object DataFrameOperations{def main(args:Array[String]){val sparkConf=new SparkConf().setAppName("Spark SQL DataFrame Operations").setMaster("local[2]")val sparkContext=new SparkContext(sparkConf)val sqlContext=
df.groupby(by="a", dropna=False).sum() # 为False时包含NaN值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 四、排除组键 df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon', 'Parrot', 'Parrot'], 'Max Speed': [380., 370., 24., 26.]}) df df.groupby("Animal", group_keys=True).ap...
#传入筛选条件表达式,得到DataFrame类型的返回结果。和where使用条件相同 jdbcDF.filter("id = 1 or c1 = 'b'").show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 二、查询指定字段 五种方式:select、selectExpr、col、apply、drop。 (1)select:获取指定字段值 #根据传入的String类型字段名,获取指定字段的值,以DataFrame...
需要用双引号)toDF将筛选出来的字段转换成DataFrame,在进行groupBy操作,这里的groupBy操作跟TDW hive操作是一样的意思,对指定字段进行分组操作,count函数用来计数计数,这里得到的DataFrame最后有一个”count”命名的字段保存每个分组的个数(这里特别需要注意函数的返回类型,groupby函数返回的并不是dataframe...
df.groupBy("address").agg("age"->"mean","height"->"max")//聚合操作一般与groupBy方法配合使用 //union:对字段一致的两个DataFrame组合 val df2=df.limit(1) df.union(df2).show() //join val joinDf1=df.select("name","age","height","phone") ...
df.groupBy().agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”)) 4、 apply(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型,就是原来的一个别名 6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 ...
groupBy方法是根据字段进行分组操作,groupBy方法有两种调用方式,可以传入String类型的字段名,也可传入Column类型的对象。groupBy返回的是RelationalGroupedDataset对象。 GroupedData常用方法 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 。 6.join join可连接两个表进行操作,数据库常用函数。
在dataframe spark中使用groupby进行计数排序的方法如下: 首先,导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, desc 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark = SparkSession.builder.appName("CountSort").getOrCreate() ...
Spark DataFrame 的 groupBy vs groupByKey 在使用 Spark SQL 的过程中,经常会用到 groupBy 这个函数进行一些统计工作。但是会发现除了 groupBy 外,还有一个 groupByKey(注意RDD 也有一个 groupByKey,而这里的 groupByKey 是 DataFrame 的 ) 。这个 groupByKey 引起了我的好奇,那我们就到源码里面一探究竟吧。
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 b c'), (4, 5,...