# GroupBy multiple columns using pivot function df2 = df.groupby(['Courses','Duration'],as_index = False).sum().pivot('Courses','Duration').fillna(0) print(df2) Yields below output. # Output: Courses Fee Duration Discount 0 Spark 22000 30days 1000 1 PySpark 25000 50days 2300 2 Had...
### 准备工作 首先,我们需要安装 PySpark。可以通过 pip 工具来安装 PySpark: ```bash pip install pyspark CSV spark 数据处理 原创 mob649e8157aaee 5月前 20阅读 python sum 按列 # Python 中的列求和:使用 NumPy 和 Pandas 在数据分析和科学计算中,按列求和是一个常见且基本的操作。Python 提供...
你需要使用transform，这将返回一个Series，其索引与df对齐，这样你就可以将其添加为一个新列：...
开发者ID:dalinqin,项目名称:src,代码行数:52,代码来源:main_report.py 示例7: test_multiple_udfs ▲点赞 1▼ deftest_multiple_udfs(self):""" Test multiple group aggregate pandas UDFs in one agg function. """frompyspark.sql.functionsimportsum, mean df = self.data mean_udf = self.pandas_a...