GroupedData对象是一个特殊的DataFrame数据集 其类全名:<class 'pyspark.sql.group.GroupedData'> 这个对象是经过groupBy后得到的返回值, 内部记录了 以分组形式存储的数据 GroupedData对象其实也有很多API,比如前面的count方法就是这个对象的内置方法 除此之外,像:min、max、avg、sum、等等许多方法都存在 后续会再次使用...
() # 4.1.3.6 统计操作 personDF.groupBy("age").count().show() # 5-SQL操作 创建临时试图 # Creates a temporary view using the DataFrame personDF.createOrReplaceTempView("people") # 5.1.1 查看DataFrame中的内容 spark.sql("SELECT * FROM people").show() # 5.1.2 查看DataFrame的Scheme信息 ...
from pyspark.sql import functions as func df = spark.createDataFrame([(1, 2, 3) if i % 2 == 0 else (i, 2 * i, i % 4) for i in range(10)], ["a", "b", "c"]) # 注意agg函数的使用 df.agg(func.countDistinct('a')).show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 13. 聚合函数 gr...
createDataFrame([(1.0, float('nan')), (float('nan'), 2.0)], ("a", "b")) df.select(nanvl("a", "b").alias("r1"), nanvl(df.a, df.b).alias("r2")).show() 7、分组统计 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 分组计算1 color_df.groupBy('length').count()....
在PySpark中,可以使用groupBy和聚合函数来对DataFrame中的特定窗口进行分组和聚合操作。下面是如何实现的步骤: 首先,导入必要的模块和函数: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.window import Window from pyspark.sql.functions import col, sum ...
pyspark的dataframe使用聚合操作和pandas的比较像,如下的格式: df2 = df1.groupby('列名1', '列名2').agg(count(df1.列1).alias('新列名'), sum(df1.列2).alias('新列名'), sum(df1.列3).alias('新列名')) 如何改列名。注意这里面是旧列名在前,新列名在后,有点特殊 df.withColumnRenamed('旧列...
groupBy + agg 聚合 (1)agg agg(self, *exprs)计算聚合并将结果返回为:`DataFrame` 可用的聚合函数有“avg”、“max”、“min”、“sum”、“count”。 :param exprs:从列名(字符串)到聚合函数(字符串)的dict映射, 或:类:`Column`的列表。# 官方接口示例>>>gdf = df.groupBy(df.name)>>>sorted...
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Pyspark-在不同的组级别上应用groupBy聚合 我有以下pyspark数据帧: +---+---+ | Day|Sunny| +---+---+ | Sunday| Yes| | Sunday| No| | Monday| Yes| | Monday| No| | Tuesday| Yes| | Tuesday| Yes| | Tuesday| No| | Tuesday| No| | Tuesday...
创建不输入schema格式的DataFrame from datetime import datetime, dateimport pandas as pdfrom pyspark.sql import Rowdf = spark.createDataFrame([Row(a=1, b=2., c='string1', d=date(2000, 1, 1), e=datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),Row(a=2, b=3., c='string2', d=date(2000, 2, ...