PySpark dataframe 聚合 每一行表示不同的天数，每一列表示不同的行为类型，值是每一天一种行为类型的和 代码怎么写

可以使用groupBy和agg函数来对DataFrame进行聚合，首先使用groupBy对每一行不同的天数进行分组，然后使用agg函数对每一天一种行为类型的和进行求和。

以下是示例代码：

from pyspark.sql.functions import sum

df.groupBy("day").agg(sum("behavior_type_1").alias("type1"), sum("behavior_type_2").alias("type2"), sum("behavior_type_3").alias("type3"), sum("behavior_type_4").alias("type4"))

其中，day为表示不同天数的列名，behavior_type_1到behavior_type_4表示不同的行为类型列名，type1到type4为聚合后的新列名，表示每一天一种行为类型的和。

相关问题

pyspark dataframe计算每一行的和放到一个新的列中

可以使用`withColumn`和`sum`函数来实现。具体代码如下：

from pyspark.sql.functions import col, sum

# 假设df是一个DataFrame，有列a,b,c
# 计算每一行的和，将结果放到一个新的列中
df = df.withColumn("sum", sum(col("a"), col("b"), col("c")))

这段代码会将DataFrame中每一行的`a`、`b`、`c`列的值相加，然后将结果放到一个名为`sum`的新列中。您可以根据自己的需要更改列名和列选择条件。

pyspark dataframe新建一行为 favcart 值为fav和cart行count列的值和

您好，这是一个关于 pyspark dataframe 的技术问题，我可以帮您回答。根据您的问题描述，您可以使用 pyspark dataframe 的 withColumn() 方法来实现，代码示例如下：

from pyspark.sql.functions import col

# 假设 fav 和 cart 列名分别为 fav_col 和 cart_col
df_new = df.withColumn("favcart", col("fav_col") + col("cart_col"))

这个方法会在原有的 dataframe 基础上增加一列名为 favcart 的新列，其值为 fav_col 列值和 cart_col 列值的和。希望我的回答对您有帮助。