1. PySpark中GroupBy的作用 在PySpark中,groupBy操作用于将DataFrame中的数据按照一个或多个列进行分组。分组后的数据可以用于后续的聚合操作,比如计算每个组的统计信息(如求和、计数、平均值等)。 2. GroupBy后可以使用的聚合函数(Agg) groupBy后可以使用agg函数来进行多种聚合操作。agg函数接受一个或多个聚合表达式,...
from pyspark.sql.functions import coalesce result = df.groupBy("user_id").agg(concat_ws(",", collect_list(coalesce("color", ""))).alias("favorite_colors")) 这样即使某个颜色值为null,也不会影响最终的字符串连接结果。 通过这种方式,你可以有效地处理分组后的字符串连接问题,并确保结果的准确性。
使用groupby和aggregate函数进行分组和聚合操作: 代码语言:txt 复制 result = df.groupBy("Name").agg({"Age": "max", "Salary": "sum"}) result.show() 输出结果为: 代码语言:txt 复制 +---+---+---+ | Name|max(Age)|sum(Salary)| +---+---+---+ |Alice| 35| ...
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 |...
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 里的功能函数, 返回值多数都是Column对...
pyspark编程实践（agg操作⾃定义聚合函数）agg操作&⾃定义聚合函数 agg-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:+---+---+---+--...
pyspark RDD groupBy 组内排序 pyspark groupby count 1. 简单统计 2. 随机数 3. 四舍五入 4. 抽样 5. 描述性统计 6. 最大值最小值 7. 均值方差 8. 协方差与相关系数 9. 交叉表(列联表) 10. 频繁项目元素 11. 其他数学函数 11.1. 数学函数...
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.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"), \ ...