在Pyspark中,要对每个group by字段求和相同的值,可以使用groupBy和agg函数结合使用。以下是一个基本的示例: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import sum # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() # 创建一...
具体而言,使用pyspark的groupby操作可以将数据按照指定的列进行分组,然后可以对每个分组进行聚合操作,例如计数、求和、平均值等。在获取流数据的不同值时,可以使用groupby操作结合agg函数来实现。 以下是一个示例代码,演示了如何使用pyspark的groupby操作获取流数据的不同值: ...
7、Group By与聚合函数 在示例3中提到group by语句中select指定的字段必须是“分组依据字段”,其他字段若想出现在select中则必须包含在聚合函数中,常见的聚合函数如下表: 示例5:求各组平均值 select 类别, avg(数量) AS 平均值 from A group by 类别; 1. 示例6:求各组记录数目 select 类别, count(*) AS ...
""" 1. agg: 它是GroupedData对象的API, 作用是 在里面可以写多个聚合 2. alias: 它是Column对象的API, 可以针对一个列 进行改名 3. withColumnRenamed: 它是DataFrame的API, 可以对DF中的列进行改名, 一次改一个列, 改多个列 可以链式调用 4. orderBy: DataFrame的API, 进行排序, 参数1是被排序的列, ...
aggcols = ['sales1','sales2','sales3'] df.groupBy('group').agg(*[sum(c).alias(c) for c in aggcols]).show() 多列求和 from functools import reduce from operator import add df.withColumn('result', reduce(add, [col(x) for x in df.columns])).show()...
df = df.groupBy('group_column').agg(F.mean('numeric_column')) 这段代码将按照group_column对数据进行分组,并计算每组的平均值。 排序(Sorting)排序操作可以帮助我们将数据按照指定的顺序进行排序。例如,我们可以使用orderBy()函数按照某个列进行升序或降序排序。以下是一个简单的例子: df = df.orderBy('co...
import numpy as np @pandas_udf(DoubleType(), functionType=PandasUDFType.GROUPED_AGG) def f(x, y): return np.minimum(x, y).mean() 可以与标准一起使用 group_by / agg 构造: df.groupBy("key").agg(f("value1", "value2").alias("avg_min")).show() +---+---+ |key|avg_min...
8)使用pandas聚合数据(类似SQL中的GROUP BY 或HAVING): data_obj['用户标识'].groupby(data_obj['支局_维护线']) data_obj.groupby('支局_维护线')['用户标识'] #上面的简单写法 adsl_obj.groupby('支局_维护线')['用户标识'].agg([('ADSL','count')])#按支局进行汇总对用户标识进行计数,并将计数...
2.2 学习agg分组聚合的使用 2.3 transform的使用 Reference 一、数据统计 1.1 读取文件 步骤1:读取文件https://cdn.coggle.club/Pokemon.csv import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession# 创建spark应用 spark = SparkSession.builder.appName('mypyspark').getOrCreate() # 用python链接spark环境 ...
因为,这两个数据帧的架构相同,您可以执行 union 然后执行 groupby id 和 aggregate。 step1: df3 = df1.union(df2); step2: df3.groupBy("Item Id", "item").agg(sum("count").as("count")); 原文由 wandermonk 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 社区...