pyspark函数groupBy使用
时间: 2023-06-06 07:06:21 浏览: 160
很高兴回答你的问题!关于pyspark函数groupBy的用法,它可以根据指定的列对数据集进行分组,然后对组内的数据进行聚合操作,如计数、求和等等。具体使用方法可以参考pyspark官方文档或者相关教程。感谢您的提问!
相关问题
pyspark中groupby多条件查询
在 PySpark 中,可以使用 `groupBy` 函数进行分组操作。对于多条件查询,可以使用 `groupBy` 函数的多个参数来指定分组条件。例如,假设有一个包含以下数据的 DataFrame:
```
+-----+------+--------+
| name|gender| city|
+-----+------+--------+
|Alice| F|New York|
| Bob| M| London|
|Alice| F| London|
| Bob| M|New York|
+-----+------+--------+
```
如果要按照 `name` 和 `gender` 两个字段进行分组,可以使用以下代码:
```python
from pyspark.sql.functions import *
df.groupBy("name", "gender").agg(count("*").alias("count"))
```
这将返回以下结果:
```
+-----+------+-----+
| name|gender|count|
+-----+------+-----+
|Alice| F| 2|
| Bob| M| 2|
+-----+------+-----+
```
如果要按照 `name` 和 `city` 两个字段进行分组,可以使用以下代码:
```python
df.groupBy("name", "city").agg(count("*").alias("count"))
```
这将返回以下结果:
```
+-----+--------+-----+
| name| city|count|
+-----+--------+-----+
|Alice|New York| 1|
| Bob|New York| 1|
| Bob| London| 1|
|Alice| London| 1|
+-----+--------+-----+
```
注意,`groupBy` 函数的参数可以是列名的字符串,也可以是 `Column` 对象。如果要使用 `Column` 对象,可以使用 `col` 函数。例如:
```python
from pyspark.sql.functions import col
df.groupBy(col("name"), col("city")).agg(count("*").alias("count"))
```
pyspark3 group by 显示非聚合字段
在PySpark中,`groupBy`操作可以用于根据一个或多个字段对数据进行分组。默认情况下,`groupBy`只会返回聚合字段,但我们也可以使用`agg`函数来包含非聚合字段。
假设我们有一个包含姓名和年龄的数据集,并想要按年龄分组并显示每个组中的姓名。以下是一个示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import collect_list
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据集
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 25), ("Dave", 35), ("Eve", 30)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])
# 分组并显示非聚合字段
result = df.groupBy("age").agg(collect_list("name").alias("names"))
# 显示结果
result.show()
```
输出结果将会是:
```
+---+------------+
|age| names|
+---+------------+
| 35| [Dave]|
| 30| [Bob, Eve]|
| 25|[Alice, Charlie]|
+---+------------+
```
在上述代码中,我们使用`collect_list`函数来将每个组中的姓名收集为一个列表,并将该列表命名为`names`作为结果集中的一个列。