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...
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| ...
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 |...
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"), \ sum("bonus").alias("sum_bonus"), \ max("bonus").alias("max_bonus") \ ) \ .show(truncate=False) 输出: 这个...
通过将agg()与groupby()结合起来,让我们从数据中获得更深层的含义。 使用groupBy() 让我们看看哪个自治市镇在事故数量上处于领先地位: import pyspark.sql.functions as fdf.groupby('borough').agg(f.count('borough').alias('count')).show() 1.
在pyspark中,使用agg函数可以对同一列进行多个聚合操作。agg函数是DataFrame API中的一个聚合函数,用于对DataFrame进行聚合操作。 具体使用方法如下: 1. 导入必要的...
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 ...
_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...
#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| ...
自定义聚合函数 UDAF 目前有点麻烦,PandasUDFType.GROUPED_AGG 在2.3.2的版本中不知怎么回事,不能使用! 这样的话只能曲线救国了! PySpark有一组很好的聚合函数(例如,count,countDistinct,min,max,avg,sum),但这些并不适用于所有情况(特别是如果你试图避免代价高昂的Shuffle操作)。