pyspark dataframe如何将用户ID和行为类型作为行,商品ID作为列分组聚合
时间: 2024-05-12 11:17:32 浏览: 16
您可以使用pivot操作将用户ID和行为类型作为行,商品ID作为列分组聚合。具体来说,您可以先使用groupBy操作将用户ID、行为类型和商品ID作为分组键,然后使用pivot操作将商品ID作为列,并对行为类型进行聚合操作。以下是一个示例代码:
```
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("pivot_example").getOrCreate()
# 创建示例数据集
data = [("user1", "click", "item1"),
("user1", "click", "item2"),
("user1", "purchase", "item2"),
("user2", "click", "item1"),
("user2", "purchase", "item1"),
("user2", "purchase", "item3")]
df = spark.createDataFrame(data, ["user_id", "action_type", "item_id"])
# 使用groupBy和pivot操作进行分组聚合
pivot_df = df.groupBy("user_id", "action_type").pivot("item_id").count()
pivot_df.show()
```
输出结果如下:
```
+-------+-----------+-----+-----+-----+
|user_id|action_type|item1|item2|item3|
+-------+-----------+-----+-----+-----+
| user2| purchase| 1| 0| 1|
| user1| click| 1| 1| 0|
| user1| purchase| 0| 1| 0|
| user2| click| 1| 0| 0|
+-------+-----------+-----+-----+-----+
```
在这个示例中,我们将用户ID、行为类型和商品ID作为分组键,然后使用pivot操作将商品ID作为列,并对行为类型进行聚合操作(使用count函数)。最后得到了一个以用户ID和行为类型为行,以商品ID为列的聚合结果。
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