在PySpark中,Groupby和collect_list是两个用于处理数据集合的操作。 1. Groupby: Groupby操作用于将数据集按照指定列的值进行分组。它接收一个或多个列名作为参数...
步骤3: 使用groupBy和collect_list 在数据准备好之后,我们将使用groupBy按学生的姓名分组,然后使用collect_list来收集每位学生的分数列表。 frompyspark.sql.functionsimportcollect_list# 按学生姓名分组,并收集列表grouped_df=df.groupBy("student").agg(collect_list("score").alias("scores"))grouped_df.show() 1...
from pyspark.sql.session import SparkSession # sc = SparkContext("local") # spark = SparkSession(sc) # 读取文本文件, 创建为DataFrame 结构 row_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("delimiter", "\t").load(r"D:\data\spark\train.tsv") row_df.count() # 7...
在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。这个模块是Spark中用来处理结构化数据的，提供一个叫SparkDataFrame...
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=...
df.groupBy("d").agg(collect_list('s').alias('newcol')).show() 得到的结果为: +---+---+| d| newcol|+---+---+|123|[abcd, xyz]|+---+---+ 如果需要collect_list多列,那么可以这么写: frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark...
groupBy("col1").agg(collect_list('col2').alias('new_col2')).show() df2 = spark.createDataFrame([('1','a','100'),('1','b','200'),('1','c','300'),('2','d','400'),('2','f','500')], ['col1', 'col2', 'col3']) df2.groupBy("col1").agg(*[collect_...
df.groupBy('id').agg(collect_set('code').alias('collect_set_test'), collect_list('name').alias('collect_list_test') 备注: 1)collect_set和collect_list的区别是:collect_set实现去重的功能。 2)针对Array Schema的DataFrame直接落地es中,需要额外注意(将在下节中,spark数据库连接中进行特殊说明)...
df1.groupBy("col1").agg(collect_list('col2').alias('new_col2')).show()df2=spark.createDataFrame([('1','a','100'),('1','b','200'),('1','c','300'),('2','d','400'),('2','f','500')],['col1','col2','col3'])df2.groupBy("col1").agg(*[collect_set(col...
('Ticket').show()# 过滤器 多条件df.filter((df['Sex']=='male')&(df['Pclass']>1)).show()# 过滤器 非 ~df.filter(~(df['Pclass']>1)).show()# collect -> listres=df.filter(df['Pclass']==2).collect()print(res)row=res[0]# 转为字典print(row.asDict())print(row.asDict...