2. 在 DataFrame 列上进行 groupBy 和聚合 // sum() 聚合函数找到每个部门的工资总和。df.groupBy("department").sum("salary").show(false)// count() 计算每个部门的员工人数df.groupBy("department").count().show(false)// 使用 min() 计算每个部门的最低工资df.groupBy("department").min("salary")...
# pyspark拼接多个dataframefrom functools import reducefrom pyspark.sql...: 'count', 'salary':'max', 'age':'mean'}).reset_index()图片在 PySpark 中,列名会在结果dataframe中被重命名,如下所示:图片要恢复列名...,可以像下面这样使用别名方法:df.groupBy('department').agg(F.count('employee')....
groupBy("column1").pivot("column2").agg(sum("column3")) 其中,"column1"是透视的基准列,"column2"是要透视的列,"column3"是要聚合的列。agg函数用于指定对透视后的数据进行聚合操作,可以使用各种聚合函数,如sum、avg、count等。 显示透视后的结果:...
| key expressions: _col0 (type: string), _col1 (type: string), _col2 (type: int) | | sort order: +++ | | Map-reduce partition columns: _col0 (type: string), _col1 (type: string), _col2 (type: int) | | Statistics: Num rows: 9432 Data size: 1810944 Basic stats: COMPLET...
df.groupby(by=["b"], dropna=False).sum() # dropna=False,即包含NaN 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. l = [["a", 12, 12], [None, 12.3, 33.], ["b", 12.3, 123], ["a", 1, 1]] l df = pd.DataFrame(l, columns=["a", "b", "c"]) # columns为列标签索引 ...
2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”)) df.groupBy().agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”)) 3、 agg(aggExpr: (String, String), aggExprs: (String, String)) 返回...
productSales = df.select("Item", "Quantity").groupBy("Item").sum() display(productSales) 运行之后查看结果,结果显示按Item分组的订单数量总和。 创建新代码单元格,输入代码后运行,并查看结果,结果显示每年的销售订单数。这是一个新的DataFrame,包含两列:Year和count,分别表示年份和该年份的订单数量。
GroupBy(String, String[]) 使用指定的資料行將 DataFrame 分組。 C# 複製 public Microsoft.Spark.Sql.RelationalGroupedDataset GroupBy (string column, params string[] columns); 參數 column String 資料行名稱 columns String[] 其他資料行名稱 傳回 RelationalGroupedDataset RelationalGroupedDataset 物件 ...
res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields] 二、Columns列操作 2.1 引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列,最简单的是使用col()或column()函数。 col("colName")column("colName")// 对于 Scala 语言而言,还可以使用$"myColumn"和'myColumn 这两种...
userlogs_date_all.groupBy($"dcode", $"pcode").pivot("event_date", dates).sum("duration").na.fill(0).show+---+---+---+---+---+---+ | dcode|pcode|2016-05-26|2016-05-13|2016-05-14|2016-05-15| +---+---+---+---+---+---+ | F2429186|1438|0|0|227|...