在pyspark中,可以使用聚合函数来实现数据帧的聚合操作,如sum、avg、count等。 聚合操作可以用于数据分析、数据挖掘、报表生成等场景。通过对数据进行聚合,可以得到数据的总和、平均值、最大值、最小值等统计结果,从而更好地理解数据的特征和趋势。 在pyspark中,可以使用groupBy和agg函数来进行聚合操作。groupBy函数用于指...
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...
在PySpark中,要获取数据帧(DataFrame)中动态列的聚合值,可以使用groupBy和agg函数结合使用。首先,使用groupBy函数按照需要聚合的列进行分组,然后使用agg函数对每个组进行聚合操作。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import sum # 创建SparkSessio...
9、分组统计:df.groupby('store','gender').agg(sum('amount'),countDistinct('id')) 10、新增一列:df.withColumn('newColname', lit('哈哈哈')) 11、排序:df.orderBy(col('col1'),col('col2'),col('col3').desc()),默认是升序,可以加desc()来降序排 df.sort(col('col1').desc(),col('...
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"), \ ...
最近用到dataframe的groupBy有点多,所以做个小总结,主要是一些与groupBy一起使用的一些聚合函数,如mean、sum、collect_list等;聚合后对新列重命名。 大纲 groupBy以及列名重命名 相关聚合函数 1. groupBy frompyspark.sqlimportRow rdd=sc.parallelize([Row(name='Alice',level='a',age=5,height=80),Row(name=...
并修改相应的列名 df.groupBy("Job") \ .agg(f.sum("salary").alias("sum_salary"), f.avg("salary").alias("avg_salary"), f.min("salary").alias("min_salary"), f.max("salary").alias("max_salary"), f.mean("salary").alias("mean_salary") ) \ .show(truncate=False) OUT: +--...
和2.1一样实现分组后(按照Type 1分组)计算每组内的HP平均值,我们也可以用agg分组聚合,{'HP': 'mean'}为参数。 df.groupBy('Type 1').agg({'HP':'mean'}).show(5)
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 ...
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)。