pyspark对表转置

时间: 2023-11-23 14:08:19 浏览: 40
在Pyspark中,可以使用`pivot`函数来对表进行转置操作。`pivot`函数需要指定三个参数:`pivot_col`,`values`和`aggfunc`。其中,`pivot_col`是需要转置的列名,`values`是需要聚合的列名,`aggfunc`是聚合函数。下面是一个示例代码: ```python from pyspark.sql.functions import * from pyspark.sql.types import * # 创建一个示例数据集 data = [("Alice", "Math", 95), ("Alice", "English", 85), ("Bob", "Math", 90), ("Bob", "English", 80)] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Subject", "Score"]) # 对表进行转置操作 pivot_df = df.groupBy("Name").pivot("Subject").agg(avg("Score")) # 显示转置后的表 pivot_df.show() ``` 在上面的示例代码中,我们创建了一个包含学生姓名、科目和成绩的数据集,并使用`pivot`函数将其转置。具体来说,我们以`Name`列为分组依据,将`Subject`列中的值作为新表的列名,将`Score`列中的值作为新表的值,并使用`avg`函数对值进行聚合。最终得到的转置后的表如下所示: ``` +-----+----+-------+ | Name|Math|English| +-----+----+-------+ |Alice|95.0| 85.0| | Bob|90.0| 80.0| +-----+----+-------+ ```

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