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...
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。
from pyspark.sql import functions as func df.cube("name").agg(func.grouping("name"), func.sum("age")).orderBy("name").show() # +---+---+---+ # | name|grouping(name)|sum(age)| # +---+---+---+ # | null| 1| 7| # |Alice| 0| 2| # | Bob| 0| 5| # +---+...
[In]:df.groupBy('mobile').min().show(5,False) [Out]: 聚集 我们也可以使用agg函数来获得与上面类似的结果。让我们使用 PySpark 中的agg函数来简单地计算每个手机品牌的总体验。 [In]: df.groupBy('mobile').agg({'experience':'sum'}).show(5,False) [Out]: 因此,这里我们只需使用agg函数,并传递...
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(...
groupBy()在PySpark 中,groupBy 函数返回的是一个 GroupedData 对象,它代表了对 DataFrame 进行分组后的结果。要展示 GroupedData 的内容,你可以使用一些聚合函数(如 count()、sum()、avg())或转换操作(如 agg()、pivot())来计算和转换数据。以下是几种常见的方法来展示 GroupedData 的内容: 使用聚合函数:可以...
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 ...
groupBy("column_name").agg(sum("column1"), avg("column2")) 使用window函数:对于某些聚合操作,使用窗口函数可以提高性能。 代码语言:javascript 复制 from pys茂k.sql.window import Window from pyspark.sql.functions import row_number windowSpec = Window.partitionBy("column_name").orderBy("column2"...
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。
gender_pd = data.orderBy(desc("Churn")).dropDuplicates(subset = ["userId"]).where(col("Churn") == 1).groupBy("gender").agg(count("gender").alias("count")).toPandas() gender_pd.plot(kind = "bar", x = "gender", y = "count") ...