spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameGroupByAggregate").getOrCreate() 创建一个示例DataFrame: 代码语言:txt 复制 data = [("Alice", 25, 100), ("Bob", 30, 200), ("Alice", 35, 150), ("Bob", 40, 300)] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Ag...
最近用到dataframe的groupBy有点多,所以做个小总结,主要是一些与groupBy一起使用的一些聚合函数,如mean、sum、collect_list等;聚合后对新列重命名。 大纲 groupBy以及列名重命名 相关聚合函数 1. groupBy frompyspark.sqlimportRow rdd=sc.parallelize([Row(name='Alice',level='a',age=5,height=80),Row(name=...
groupBy(['name', df.age]).count().collect()) [Row(name='Alice', age=2, count=1), Row(name='Bob', age=5, count=1)] 相关用法 Python pyspark DataFrame.groupby用法及代码示例 Python pyspark DataFrame.get用法及代码示例 Python pyspark DataFrame.ge用法及代码示例 Python pyspark DataFrame.gt...
语法:DataFrame.groupBy(*cols) 参数: cols→ Columns 我们需要对数据进行分组李> sort():sort() 函数用于对一列或多列进行排序。默认情况下,它按升序排序。 语法:排序(*cols,升序=真) 参数: cols→ 需要进行排序的列。 PySpark DataFrame 还提供了对一列或多列进行排序的 orderBy() 函数。默认情况下,它按升...
PySpark DataFrame 的groupBy(~)方法根据指定的列聚合行。然后我们可以计算统计数据,例如每个组的平均值。 参数 1.cols|list或string或Column|optional 分组依据的列。默认情况下,所有行将分组在一起。 返回值 GroupedData对象 (pyspark.sql.group.GroupedData)。
对于查找具有多个不同值的DataFrame列的有效方法,可以使用PySpark的agg函数结合countDistinct函数来实现。具体步骤如下: 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.functions import col, countDistinct 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark =...
函数下午茶(5):使⽤groupby⽅法拆分数据 1. DataFrame.groupby()函数 介绍 groupby操作设计拆分对象,应⽤函数和组合结果的某种组合。这可⽤于对⼤量数据进⾏分组,并对这些 组进⾏计算操作。 DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=False, *...
dataframe之重命名 PySpark DataFrame 聚合的列 我正在使用 PySpark DataFrames 分析一些数据。假设我有一个正在聚合的 DataFramedf: (df.groupBy("group") .agg({"money":"sum"}) .show(100) ) 这会给我: group SUM(money#2L) A 137461285853 B 172185566943...
在使用 PySpark 处理数据时,DataFrame API 提供了许多功能强大的函数来操作和分析数据。以下是一些常用的 PySpark DataFrame 函数: 1. 转换函数: select(): 选择指定的列。 filter() 或 where(): 根据给定的条件过滤数据。 withColumn(): 添加新列或更新现有列。
总计on the entire DataFrame without groups (df.groupBy.agg()的简写). >>> df.agg({"age":"max"}).collect() [Row(max(age)=5)]>>>frompyspark.sqlimportfunctions as F>>>df.agg(F.min(df.age)).collect() [Row(min(age)=2)]