功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame 5.groupBy 分组 功能:按照指定的列进行数据的分组, 返回值是GroupedData对象 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...
groupBy(): 按某一列或多列分组。 agg(): 在分组后应用聚合函数,如 sum(), avg(), max(), min(), count() 等。 3. 排序和排名函数: orderBy() 或 sort(): 对数据进行排序。 rank(), dense_rank(), row_number(): 用于窗口函数中的排名操作。 4. 集合函数: distinct(): 返回去重后的数据。
数据分区问题:Pyspark是一个分布式计算框架,数据通常会被分成多个分区进行并行处理。在进行groupby操作后,可能会导致数据分区的重新划分,从而影响min和avg的计算结果。可以使用repartition或coalesce函数来重新分区,以确保计算结果的准确性。 为了解决这个问题,可以按照以下步骤进行操作: 确保被计算的列具有正确的数据...
.groupBy(col('JCLB').alias("监测类别")) \ .agg(collect_set("JCMC").alias("监测的商品")) \ .withColumn("监测商品数量",size('监测的商品')) \ .show(truncate=False) 执行以上代码,输出结果如下: +---+---+---+ | 监测类别| 监测的商品| 监测商品数量| +---+---+---+ | 粮食| ...
df3.agg(fn.count('id').alias('id_count'),fn.countDistinct('id').alias('distinct_id_count')).collect() # 4.对于id这种无意义的列重复,添加另外一列自增id,new_id不是单纯的1,2,3,4 df4 = df3.withColumn('new_id',fn.monotonically_increasing_id()).show() ...
a.groupBy('id').agg(find_a_udf(F.collect_list('value')).alias('a_count')).show() 我们去!作用于聚合数据的UDF!接下来,我展示了这种方法的强大功能,结合何时让我们控制哪些数据进入F.collect_list。 首先,让我们创建一个带有额外列的数据框。
计算元素的唯一值: 可以使用distinct()函数来计算数据框架中元素的唯一值。该函数返回一个新的数据框架,其中包含原始数据框架中的唯一值。 示例代码: 示例代码: 计算元素的频次: 可以使用groupBy()函数结合count()函数来计算数据框架中元素的频次。该函数返回一个新的数据框架,其中包含每个元素及其对应的频次。
df.groupBy() 1. 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 ...
a.groupBy('id').agg(find_a_udf(F.collect_list('value')).alias('a_count')).show() 我们去!作用于聚合数据的UDF!接下来,我展示了这种方法的强大功能,结合何时让我们控制哪些数据进入F.collect_list。 首先,让我们创建一个带有额外列的数据框。
_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...