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...
连接行值是指将多个行的值连接成一个字符串。在pyspark中,可以使用group by操作的agg函数结合concat_ws函数来实现连接行值的操作。concat_ws函数接受两个参数,第一个参数是连接符,用于连接行值的分隔符,第二个参数是要连接的列。 以下是一个示例代码,演示了如何基于pyspark数据帧中的group by连接行值: ...
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 ...
Aggregate(聚合): Aggregate操作用于对数据进行聚合计算,例如求和、平均值、最大值、最小值等。在Spark中,可以使用agg()方法来实现聚合操作。例如,假设有一个数据框df,包含两列"category"和"value",我们可以计算每个"category"的总和和平均值: 代码语言:python ...
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, 参数2...
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()...
_df2=df.groupBy('level','age').agg({"height":"mean"})#下面用[]的写法是对的#_df2 = df.groupBy(['level','age']).agg({"height":"mean"})#用()的写法报错#_df2 = df.groupBy(('level','age')).agg({"height":"mean"})print_df2.show()""" +---+---+---+ |level|age|avg...
是group_by 的同名函数,可以使用 agg 方法对其进行各种各样的聚合, spark sql 专门有个类为其提供了非常多的处理函数。SeeGroupedDatafor all the available aggregate functions. >>>df.groupBy().avg().collect() [Row(avg(age)=3.5)]>>> sorted(df.groupBy('name').agg({'age':'mean'}).collect()...
Through reading some other threads, I'm able to group by the locations and count them using the below: df.groupBy("PULocationID", 'DOLocationID').agg(count(lit(1)).alias("count")).show() OR I can group by the locations and get the averages of the two columns I...
df.groupby('name').agg(F.max(df['age'])) 函数和UDF pyspark.sql.functions里有许多常用的函数,可以满足日常绝大多数的数据处理需求;当然也支持自己写的UDF,直接拿来用。 自带函数 根据官方文档,以下是部分函数说明: 'lit': 'Creates a :class:`Column` of literal value.', ...