1. DataFrame.groupby()函数 介绍 groupby操作设计拆分对象,应⽤函数和组合结果的某种组合。这可⽤于对⼤量数据进⾏分组,并对这些 组进⾏计算操作。 DataFrame.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,squeeze=False, **kwargs) 1. 参数说明 ⽤groupby⽅法分组...
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "category", "value"]) 定义一个窗口规范: 代码语言:txt 复制 windowSpec = Window.partitionBy("id").orderBy("category").rowsBetween(-1, 1) 这个窗口规范指定了按照"id"列进行分组,并按照"category"列进行排序,窗口范围为当前行的前一行到...
每一列为一个Column对象 Row:是DataFrame中每一行的数据抽象...select:查看和切片这是DataFrame中最为常用的功能之一,用法与SQL中的select关键字类似,可用于提取其中一列或多列,也可经过简单变换后提取。...groupby/groupBy:分组聚合分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作,其基本用法也与SQL...
data = [("X", "Y, Z", 10), ("Y", "Z, W", 7)] df = spark.createDataFrame(data, ["movie_name", "genre", "user_review"]) df1 = df.withColumn( "genre", F.explode(F.split("genre", r"\s*,\s*")) ).groupBy("genre").agg( F.avg("user_review").alias("user_review"...
pyspark 查询结果转 Dataframe pyspark dataframe groupby groupby apply实例: sum和udf方法计算平均得分 数据介绍:主播表,一个主播有很多直播课,每个直播课都有一个总评分和评分人数,现要计算出该主播的平均得分。 思路:单个主播的所有的直播课的分数全部加起来,除以所有直播课的共同的评分人数。
groupBy函数与聚合函数配合使用：groupBy函数用于将DataFrame中的行按照指定的列进行分组。通常与聚合函数一起使用，以对每个组进行计算。join函数实现DataFrame间连接操作：join函数用于根据指定的键将两个DataFrame连接起来。PySpark支持多种类型的连接，包括内连接、左外连接、右外连接和全外连接等。
groupBy + agg 聚合 作为聚合函数agg,通常是和分组函数groupby一起使用,表示对分组后的数据进行聚合操作;如果没有分组函数,默认是对整个dataframe进行聚合操作。 explode分割 # 为给定数组或映射中的每个元素返回一个新行 from pyspark.sql.functions import split, explode df = sc.parallelize([(1, 2, 3, 'a ...
我试图在pyspark中连接两个数据帧,但将一个表作为数组列连接到另一个表。 例如,对于这些表: from pyspark.sql import Row df1 = spark.createDataFrame([ Row(a = 1, b = 'C', c = 26, d = 'abc'), Row(a = 1, b = 'C', c = 27, d = 'def'), ...
功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 4. filter和where功能:过滤DataFrame内的数据,返回一个过滤后的DataFrame5.groupBy 分组功能:按照指定的列进行数据的分组, 返回值是GroupedData对象 df.groupBy() 传入参数和select一样,支持多种形式。GroupedData对象是一个特殊的DataFrame数据集,GroupedData对象也有...
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