print(DF_temp.groupby().agg({'deposit_increase':'sum'}).collect()) print('***存款人均变化:') print(DF_temp.groupby().agg({'deposit_increase':'mean'}).collect())
5.groupBy() 语法:RDD.groupBy(<function>,numPartitons=None) 转化操作 groupBy() 返回一个按指定函数对元素进行分组的 RDD。参数 <function> 可以是具名函数,也可以是匿名函数,用来确定对所有元素进行分组的键,或者指定用于对元素进行求值以确定其所属分组的表达式。参数 numPartitions,通过计算分组函数输出的键空间...
结果不会包含重复元素 | | distinct([numTasks])) | 去重操作 | | groupByKey([numTasks]) | 把Key相同的数据放到一起【(K, V) => (K, Iterable)】,需要注意的问题:1. 如果分组(grouping)操作是为了后续的聚集(aggregation)操作(例如sum/average), 使用reduceByKey或者...
5、分组groupby 6、表连接 附录2、ML机器学习 1、数据处理 2、建模和调参 (自学笔记,如有理解不当之处,恳请指出,感谢 ) 1、使用场景 在大数据背景下,由于Hadoop在图(社交网络)计算和实时计算方面表现不佳,Spark诞生了,可以有效地解决大数据场景下的计算问题,主要的库有以下四个,可以进行数据查询、处理、建模等...
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(...
from pyspark.sql.functions import col fga_py = df.groupBy('yr') .agg({'mp' : 'sum', 'fg3a' : 'sum'}) .select(col('yr'), (36*col('sum(fg3a)')/col('sum(mp)')).alias('fg3a_p36m')) .orderBy('yr') from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.sty...
# Average duration of Delta flightsflights.filter(flights.carrier=="DL").filter(flights.origin=="SEA").groupBy().avg("air_time").show()# Total hours in the airflights.withColumn("duration_hrs",flights.air_time/60).groupBy().sum("duration_hrs").show() ...
sum_rdd=sc.parallelize(range(1,500))sum_rdd.reduce(lambda x,y:x+y) 代码语言:javascript 复制 124750 使用PySpark进行机器学习 继续我们的PySpark教程,让我们分析一些篮球数据并进行一些预测。所以,在这里我们将使用自1980年以来NBA所有球员的数据[引入3指针的年份]。
( "average_salary",(avg("salary").over(overCategory)).cast("int")).withColumn( "total_salary",sum("salary").over(overCategory)).select( "depName","empNo","name","salary","salaries","average_salary","total_salary") df.show(20,False) +---+---+---+---+---+---+---+ |...
11. groupBy() df1 = df.groupBy('ItemName').count() df2 = df.groupBy('ItemName').max('Qty') df3 = df.groupBy('ItemName').sum('Qty','Value') 多列聚合计算的时候需使用agg df1 = df.groupBy('ItemCode','ItemName').agg(sum('Qty'),avg('value')) ...