df = spark.sql("select anchor_id,live_score,live_comment_count from table_anchor") df = df.groupBy('anchor_id') .agg({"live_score": "sum", "live_comment_count": "sum"}) .withColumnRenamed("sum(live_score)", "total_score") .withColumnRenamed("sum(live_comment_count)", "total_p...
首先,使用groupBy()函数按照需要求和的列进行分组。然后,使用agg()函数结合sum()函数对分组后的列进行求和操作。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import sum # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例Da...
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('旧列名','...
DataFrame是一种分布式数据集,可以在Pyspark中进行处理和分析。按组累计求和是一种常见的数据分析操作,可以用于计算每个组的累计总和,例如计算每个月的销售总额或每个地区的用户数量。 在Pyspark中,可以使用groupBy()方法将数据按照指定的列进行分组。然后,可以使用agg()方法结合sum()函数对每个组进行求和操作。最后,...
创建PySpark DataFrame 首先,我们需要创建一个 PySpark DataFrame。以下示例代码展示了如何从列表中构建 DataFrame,并包含一些基本的字段: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Sum Example")\.getOrCreate()# 示例数据data=[("Alice",10),("Bob",20),("Cath...
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=...
pyspark.sql.SparkSession: 是DataFrame和SQL函数的主要入口点。 pyspark.sql.DataFrame: 是Spark SQL的主要抽象对象,若干行的分布式数据,每一行都要若干个有名字的列。 跟R/Python中的DataFrame 相像 ,有着更丰富的优化。DataFrame可以有很多种方式进行构造,例如: 结构化数据文件,Hive的table, 外部数据库,RDD。
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 ...
2.2 对DataFrame的多列使用groupBy以及聚合函数 groupBy函数也可以同时对多列进行操作,同理聚合函数也可以对多列进行操作。下面的例子演示了根据"department"和"state"列将原始数据分为若干个组,然后分别求"salary"和"bonus"的总和: df.groupBy("department","state").sum("salary","bonus").show() ...
df2frame=spark.createDataFrame(df2) df2frame.show() df2frame.registerTempTable('dictable') spark.sql("select * from Iris u left join dictable z on u.Species=z.lei").show() df.join(df2frame, df.Species == df2frame.lei, 'left_outer').show() sc.stop() spark.stop() 好文要顶 关注...