》读取文件,创建DataFrame 格式数据 from pyspark.context import SparkContext from pyspark.sql.session import SparkSession # sc = SparkContext("local") # spark = SparkSession(sc) # 读取文本文件, 创建为DataFrame 结构 row_df =
以上代码创建了一个 DataFrame,包含学生的姓名、科目和分数。 步骤3: 使用groupBy和collect_list 在数据准备好之后,我们将使用groupBy按学生的姓名分组,然后使用collect_list来收集每位学生的分数列表。 frompyspark.sql.functionsimportcollect_list# 按学生姓名分组,并收集列表grouped_df=df.groupBy("student").agg(coll...
df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id', 'value1']) df2 = spark.createDataFrame([(1, 'X'), (2, 'Y'), (3, 'Z')], ['id', 'value2']) 使用collect_list函数连接两个数据帧: 代码语言:txt 复制 df3 = df1.groupBy('id').agg(collect_lis...
总之,agg 函数在 PySpark 中用于对 DataFrame 进行聚合操作,可以在一个或多个列上应用一个或多个聚合函数,并返回计算后的结果。 collect_list()collect_list 函数是 PySpark 中用于将指定列的值收集到一个列表中的聚合函数。该函数常与 groupBy 结合使用,以按照指定的分组条件对数据进行聚合,并将每个组内指定列...
DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \
将dataframe 利用 pyspark 列合并为一行,类似于 sql 的 GROUP_CONCAT 函数。...例如如下 dataframe : +---+---+ | s| d| +---+---+ |abcd|123| | asd|123| +---+---+ 需要按照列相同的列 d 将 s 合并...
# 设置dataframe分区数量d3 = d3.coalesce(3)# 获取分区数量d3.rdd.getNumPartitions() collect 拉取数据 当任务提交到集群的时候collect()操作是用来将所有结点中的数据收集到dirver节点,数据量很大慎用防止dirver炸掉。 d3.collect()[Row(name='ldsx', age='12', id='1', gender='男', name='测试1...
groupBy + collect_list #表分组聚合,groupBy,aggdfagg = df.groupBy("gender").agg(F.expr("avg(age)"),F.expr("collect_list(name)")) dfagg.show() +---+---+---+ |gender|avg(age)|collect_list(name)| +---+---+---+ | null| 16.0...
show() # collect -> list res = df.filter(df['Pclass']==2).collect() print(res) row = res[0] # 转为字典 print(row.asDict()) print(row.asDict()['Pclass']) 4-Groupby 分组 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import countDistinct,avg,stddev from ...
groupBy("col1").agg(collect_list('col2').alias('new_col2')).show() df2 = spark.createDataFrame([('1','a','100'),('1','b','200'),('1','c','300'),('2','d','400'),('2','f','500')], ['col1', 'col2', 'col3']) df2.groupBy("col1").agg(*[collect_...