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 |...
4. orderBy: DataFrame的API, 进行排序, 参数1是被排序的列, 参数2是 升序(True) 或 降序 False 5. first: DataFrame的API, 取出DF的第一行数据, 返回值结果是Row对象. # Row对象 就是一个数组, 你可以通过row['列名'] 来取出当前行中, 某一列的具体数值. 返回值不再是DF 或者GroupedData 或者Column...
person_basic_info_with_all_binary_df = combin_trans.transform(binary_trans.transform(person_basic_info_df)). \ groupBy("id").agg(first("person_info_vector").alias("person_info_vector")) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. CategoricalBinaryTransformer接受inputCols参数, 传递一个数组字...
from pyspark.sql.functions import first, collect_list, mean In:df.groupBy("ID").agg(mean("P"), first("index"),first("xinf"), first("xup"),first("yinf"), first("ysup"),collect_list("M"))from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import functions as f spark = Spark...
embeddingSize=12)combin_trans=CombineBinaryColumnTransformer(inputCols=binary_columns,outputCol="person_info_vector")person_basic_info_with_all_binary_df=combin_trans.transform(binary_trans.transform(person_basic_info_df)).\groupBy("id").agg(first("person_info_vector").alias("person_info_vector")...
#分组统计1test.groupBy("class").count().show()# 分组计算2:应用多函数importpyspark.sql.functionsasfunctest.groupBy("class").agg(func.max("language"),func.avg("language")).show() +---+---+ |class|count| +---+---+ | 3| 3| ...
embeddingSize=12)combin_trans=CombineBinaryColumnTransformer(inputCols=binary_columns,outputCol="person_info_vector")person_basic_info_with_all_binary_df=combin_trans.transform(binary_trans.transform(person_basic_info_df)).\ groupBy("id").agg(first("person_info_vector").alias("person_info_vector"...
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 ...
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"), \ ...
pivoted_df = df.select("Name", expr("stack(2, 'Age', Age, 'Salary', Salary) as (Attribute, Value)")) \ .groupBy("Name") \ .pivot("Attribute") \ .agg(expr("coalesce(first(Value), 0)")) pivoted_df.show() 输出: 代码语言:txt ...