Maximum value of the column in pyspark with example: Maximum value of the column in pyspark is calculated using aggregate function –agg()function. The agg() Function takes up the column name and ‘max’ keyword which returns the maximum value of that column ## Maximum value of the column ...
[In]:frompyspark.sqlimportSparkSession [In]: spark=SparkSession.builder.appName('data_processing').getOrCreate() [In]: df=spark.read.csv('sample_data.csv',inferSchema=True,header=True) 我们需要确保数据文件位于我们打开 PySpark 的同一个文件夹中,或者我们可以指定数据所在文件夹的路径以及数据文件名...
在上述代码中,我们首先使用 groupBy 对 DataFrame 进行分组,按照 “groupColumn” 列的值进行分组。然后,通过 agg 函数对每个组进行聚合操作,传递了三个聚合函数:sum、avg 和 max,分别应用于 “col1”、“col2” 和“col3” 列。最后,使用 show 方法展示聚合结果。通过agg 函数,你可以根据需求选择不同的聚合函...
非空值函数LastnonBlank第2参数使用方法 LastnonBlank(,) 参数 描述 column 列名或者具有单列的表,单列表的逻辑判断 expression...如果我们第二参数只写一个常数,则等同于返回列表的最大值,主要差异表现在汇总合计上。有2张表,一张是余额表,另外一张是日历表,并做关系链接。 ? ? 我们来看下3种写法,返回的不...
# get the minimum value of a column data.groupBy().min("col1") # group by on certain column and do calculation data.groupBy("col1").max("col2") # agg function import pyspark.sql.functions as F data.groupBy("a","b").agg(F.stddev("c")) (5)合并数据表 newData = data1.join(...
df.groupBy("column1", "column2") 接下来,我们来解答变量分类并按升序排序的问题。这个问题的意思是对两个列进行分组,并对分组后的结果按照升序进行排序。 对于这个问题,我们可以使用PySpark的groupBy和orderBy函数来实现。groupBy函数将数据按照指定的两个列进行分组,然后使用orderBy函数对分组后的结果按照升...
.builder().master("local[2]").getOrCreate().sparkContext test("RDD should be immutable") { //given val data = spark.makeRDD(0to5) 任何命令行输入或输出都以以下方式编写: total_duration/(normal_data.count()) 粗体:表示一个新术语、一个重要词或屏幕上看到的词。例如,菜单或对话框中的词会以...
when(condition, value) Parameters: condition – 布尔Column表达式 value – 文字值或Column表达式 # 计算条件列表,并返回多个可能的结果表达式之一.如果otherwise()未调用,则为不匹配的条件返回None from pyspark.sql import functions as F >>> df.select(, F.when(df.age > 4, 1).when(df.age < 3, -...
df.select("age", "weight", "height").summary("count", "min", "25%", "75%", "max").show() #查看指定column中频繁出现的items df.freqItems(["c1", "c2"]).show() #查看DataFrame是否为空 df_empty.isEmpty() #查看DataFrame是否是local,经过collect和take后位local ...
1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df...