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 = SparkSe
# 对每个name字段进行分组,并对amount字段求和 result = df.groupBy("name").agg(sum("amount").alias("total_amount")) # 显示结果 result.show() 在这个例子中,我们首先创建了一个包含姓名和金额的DataFrame。然后,我们使用groupBy函数按姓名分组,并使用agg函数对每组的金额进行求和。sum("amount").a...
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...
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...
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...
pyspark_聚合操作groupby_sum,print('***整体变化:')print(DF_temp.groupby().agg({'deposit_increase':'sum'}).collect())print('***存款人均变化:')print(DF_temp.groupby().agg({'deposit_increase':'mean'}).collect())...
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...
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() ...
pyspark.sql.dataframe.DataFrame In [331] df_p = df.toPandas() df_p['dependent_number'].isnull().sum() 2 In [332] df_p[['total_credit_card_limit', 'saving_amount', 'checking_amount']]=\ df_p[['total_credit_card_limit', 'saving_amount', 'checking_amount']].astype('int') ...
如果在创建集群时Glue数据目录设置中勾选了“用于Spark表元数据”的选项,我们就可以在写入S3的同时将DataFrame的元数据写入Glue数据目录。 使用EMR步骤功能提交PySpark任务 准备工作 在接下来的步骤中,我们将提供一个名为pyspark_job.py的示例脚本。您也可以选择自行编写脚本进行实验。如果要使用提供的示例脚本,在提交任...