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())
df.loc[:,['周','支付金额/¥']].groupby('周').sum().sort_values(by='支付金额/¥',ascending=False) df.loc[:,['level','周','支付金额/¥']].groupby(['周','level']).sum() result_level = df.loc[:,['level','周','支付金额/¥']].groupby(['周','level']).sum() ...
To select multiple columns, you can pass multiple strings. #方法一 # Define avg_speed avg_speed = (flights.distance/(flights.air_time/60)).alias("avg_speed") # Select the correct columns speed1 = flights.select("origin", "dest", "tailnum", avg_speed) #方法二 # Create the same ...
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(...
data = [("Alice", 10), ("Bob", 20), ("Alice", 30), ("Bob", 40)] columns = ["Name", "Value"] df = spark.createDataFrame(data, columns) 使用groupBy方法对DataFrame进行分组: python grouped_df = df.groupBy("Name") 使用sum函数对分组后的数据进行求和: python result_df = grouped...
duplicate_columns=df.groupBy("name","dep_id").count().filter("count > 1").show() 根据分组删除重复;不加入上面的分组,会直接删除所有相同的行,留下一行 df_no_duplicates=df.dropDuplicates(["name","dep_id"])df_no_duplicates.orderBy('emp_id').show() ...
groupby('A').avg('B') # 根据函数分组聚合 def func(x): return pd.DataFrame({ "A": x["A"].tolist()[0], "B": sum(x["B"])}, index=[0]) pandas_df_result = pandas_df.groupby(["A"]).apply(func) # spark udf函数和pandas apply函数 def func1(a, b): return a + b ...
根据指定的columns Groups the DataFrame,这样可以在DataFrame上进行聚合。从所有可用的聚合函数中查看GroupedData groupby()是groupBy()的一个别名。 Parameters:cols–list of columns to group by.每个元素应该是一个column name (string)或者一个expression (Column)。
('exponential_growth',F.pow('x','y'))# Select smallest value out of multiple columns – F.least(*cols)df=df.withColumn('least',F.least('subtotal','total'))# Select largest value out of multiple columns – F.greatest(*cols)df=df.withColumn('greatest',F.greatest('subtotal','total'...
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')) ...