PySpark dataframe我想实现将天数列和行为类型列聚合在一起，并算出每天不同的数据类型的总和代码怎么写

你可以使用PySpark的groupBy和pivot方法来实现该需求。代码样例如下：

from pyspark.sql.functions import sum

# 假设你有一个名为df的PySpark DataFrame，它包含列day、列behavior和列count
# 聚合天数列和行为类型列
grouped = df.groupBy("day").pivot("behavior").agg(sum("count"))

# 查看结果
grouped.show()

这将返回按天聚合的行为计数总和，每行表示一个不同的天数，每列表示一种不同的行为类型。如果某一天没有对应某种行为类型的数据，则对应的单元格将是null。

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pyspark dataframe如何将用户ID和行为类型作为行，商品ID作为列分组聚合代码具体怎么实现

您可以使用Pivot函数来实现这个功能，例如：

from pyspark.sql.functions import *

# 假设您的数据存储在dataframe中，有三列：用户ID、商品ID和行为类型
df_pivoted = df.groupBy("用户ID").pivot("商品ID").agg(sum("行为类型"))

这将返回一个新的dataframe，其中行是用户ID，列是商品ID，值是每个用户在每个商品上执行的行为类型的总和。

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。