8)使用pandas聚合数据(类似SQL中的GROUP BY 或HAVING): 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...
from pyspark.sql.functionsimportcol data.groupBy("Category")\.count()\.orderBy(col("count").desc())\.show() 包含犯罪数量最多的20个描述: 代码语言:javascript 复制 data.groupBy("Descript")\.count()\.orderBy(col("count").desc())\.show() 流水线(Model Pipeline) 我们的流程和scikit-learn版...
from pyspark.sql spark = SparkSession \ .builder \ .appName('my_first_app_name') \ .getOrCreate() # 生成测试数据 colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink'] color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color']) color_df['length']=color_df['color'].apply(len) # 抽...
data.select('columns').distinct().show() 跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 随机抽样 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中。 HIVE里面查数随机 代码语言:javascript 复制 sql="select * from data order by rand() limit 2000" py...
()# 根据字段分组df.groupBy('Avatar')# 分组求平均df.groupBy('Avatar').mean().show()df.groupBy('Avatar').count().show()# 聚合 求'Time on Website'列的值的sumdf.agg({'Time on Website':'sum'}).show()df.agg({'Time on Website':'max'}).show()group_data=df.groupBy('Avatar')#...
data.select('columns').distinct().show() 1 跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 随机抽样 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中。 HIVE里面查数随机 sql = "select * from data order by rand() limit 2000" ...
dataframe.columns # Counts the number of rows in dataframe dataframe.count() # Counts the number of distinct rows in dataframe dataframe.distinct().count() # Prints plans including physical and logical dataframe.explain(4) 8、“GroupBy”操作 ...
aggcols = ['sales1','sales2','sales3'] df.groupBy('group').agg(*[sum(c).alias(c) for c in aggcols]).show() 多列求和 from functools import reduce from operator import add df.withColumn('result', reduce(add, [col(x) for x in df.columns])).show()...
dataframe.columns # Counts the number of rows in dataframe dataframe.count() # Counts the number of distinct rows in dataframe dataframe.distinct().count() # Prints plans including physical and logical dataframe.explain(4) 8、“GroupBy”操作 ...
(df)df.columns = ['key','a','b','c']df = ctx.createDataFrame(df)df.show()all_stat = df.groupby('key').agg(quantile25_udf(F.collect_list('a')).alias('25q'),quantile50_udf(F.collect_list('b')).alias('50q'),quantile75_udf(F.collect_list(...