data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) # 按照指定列进行分组,并使用agg连接字符串 result = data.groupBy("column1").agg(concat_ws(",", data.column2)) # 显示结果 result.show() 以上代码示例中,首先创建了一个SparkSession对象,然后使用read.csv方法读取数据,并指定了文...
在pyspark中,可以使用聚合函数来实现数据帧的聚合操作,如sum、avg、count等。 聚合操作可以用于数据分析、数据挖掘、报表生成等场景。通过对数据进行聚合,可以得到数据的总和、平均值、最大值、最小值等统计结果,从而更好地理解数据的特征和趋势。 在pyspark中,可以使用groupBy和agg函数来进行聚合操作。groupBy函数用于指...
DataFramegroupByaggcollect_list 结论 在本文中,我们介绍了在pyspark中如何使用分组聚合agg函数结合collect_list函数传入两列数据。首先,我们创建了一个SparkSession对象来与Spark进行交互。然后,我们读取了数据源并创建了一个DataFrame。接下来,我们使用groupBy函数对指定列进行分组,并使用agg函数进行聚合操作。最后,我们查看...
1|1agg-groupby的情况pyspark中的agg聚合运算应该才能达到聚合字段的目的, apply的运算都是一行一行的运算且并没有真实的聚合.pyspark中已经对agg操作定义了很多方便的运算函数,可以直接调用来对其进行运算.from: +---+---+---+---+---+---+---+---+ |ID | P |index|xinf |xup |yinf |ysup |...
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,并将计数列的列名命名为ADSL ...
df.groupBy() 传入参数和select一样,支持多种形式。GroupedData对象是一个特殊的DataFrame数据集,GroupedData对象也有很多API,比如count、min、max、avg、sum等等 3.DataFrame之SQL 如果想使用SQL风格的语法,需要将DataFrame注册成表,采用如下的方式: 4.pyspark.sql.functions 包 ...
df.groupBy("department","state").sum("salary","bonus").show() 输出: 2.3 同时执行多个聚合函数 我们需要借助agg()函数,在一次groupBy操作中执行多个聚合操作。 df.groupBy("department") \ .agg(sum("salary").alias("sum_salary"), \ avg("salary").alias("avg_salary"), \ ...
groupby/groupBy:分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作,其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似,既可直接根据某一字段执行聚合统计,也可根据某一列的简单运算结果进行统计。groupby和groupBy是互为别名的关系,二者功能完全一致。之后所接的聚合函数方式也有两种:直接+聚合函数或者agg()+字典形式聚合...
_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...