groupBy(): 按某一列或多列分组。 agg(): 在分组后应用聚合函数,如 sum(), avg(), max(), min(), count() 等。 3. 排序和排名函数: orderBy() 或 sort(): 对数据进行排序。 rank(), dense_rank(), row_number(): 用于窗口函数中的排名操作。 4. 集合函数: distinct(): 返回去重后的数据。
Spark默认升序排列,但是我们也可以改变它成降序排列。 PySpark数据框实例2:超级英雄数据集 1. 加载数据 这里我们将用与上一个例子同样的方法加载数据: 2. 筛选数据 3. 分组数据 GroupBy 被用于基于指定列的数据框的分组。这里,我们将要基于Race列对数据框进行分组,然后计算各分组的行数(使用count方法),如此我们可以...
在pyspark中,我们可以使用groupBy和count函数来实现根据另一列的不同值对一列进行计数的操作。 首先,我们需要创建一个pyspark的DataFrame对象,其中包含要进行计数的两列数据。假设我们的DataFrame对象名为df,其中包含两列"col1"和"col2"。 接下来,我们可以使用groupBy函数将数据按照"col2"列的不同值进行分组...
使用orderBy()方法可以对DataFrame进行排序。 df.orderBy(df.age.desc()).show() 上述代码将按照年龄降序对DataFrame进行排序,并打印结果。 聚合 可以使用groupBy()方法进行分组和聚合操作。 df.groupBy(“country”).agg({“age”: “avg”}).show() 上述代码将按照国家分组,并计算每个国家的平均年龄。 数据可...
results = words_nonull.groupby(col("word")).count() results.orderBy("count", ascending=False).show(10) results.coalesce(1).write.csv("./simple_count_single_partition.csv") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
数据库内连接GROUPBY查询外键表数据行的总数 INNER JOIN [外键表] ON [主键表] 内链接,用GROUPBY 分组外键数据,COUNT(*)计算该外键数据总行数,最后用 ORDER BY 排序,DESC 关键字表示降序,想让数据输出升序省略... INNER JOIN UserMessageBoard ON UserMessageBoard.CategoriesId = MessageBoardCategories.Categorie...
1#包含数量最多的20类犯罪2frompyspark.sql.functionsimportcol3data.groupBy('Category').count().orderBy(col('count').desc()).show() 结果: +---+---+ | Category|count| +---+---+ | LARCENY/THEFT| 1725| | OTHER OFFENSES| 1230| | NON-...
country_counts = df.groupBy("country").count().collect() # 提取国家和人数 countries = [row[0] for row in country_counts] counts = [row[1] for row in country_counts] # 绘制柱状图 plt.bar(countries, counts) plt.xlabel("Country") ...
groupBy groupByKey sortBy sortByKey join glom 行动操作 RDD持久化 DataFrame 创建一个空的DataFrame 使...
它可以实现将分类特征的每个元素转化为一个可以用来计算的值## 对使用的搜索引擎独热编码search_engine_encoder=OneHotEncoder(inputCol="Search_Engine_Num",outputCol="Search_Engine_Vector")df=search_engine_encoder.transform(df)df.show(5,False)df.groupBy('Platform').count().orderBy('count',ascending=...