pyspark groupBy使用例子
时间: 2023-04-06 20:04:33 浏览: 78
可以回答这个问题。下面是一个 pyspark groupBy 的使用例子:
假设有一个包含以下字段的数据集:
```
id, name, age, gender, salary
```
我们想要按照 gender 字段进行分组,并计算每个分组的平均薪资。可以使用以下代码实现:
```python
from pyspark.sql.functions import avg
df.groupBy("gender").agg(avg("salary")).show()
```
这将输出每个 gender 分组的平均薪资。
相关问题
rdd的groupby函数
引用提供了一个使用groupby函数的例子,该函数用于对RDD进行分组。在这个例子中,RDD包含了一些整数,然后使用lambda函数对这些整数进行取模操作(x % 2)来进行分组。最后使用collect()函数将结果收集到一个列表中,并按照键值进行排序。每个键值对包含一个键和一个迭代器,迭代器包含了与该键相对应的元素。
引用给出了groupby函数的定义,其中f是一个接收一个参数并返回一个键的函数。这个函数将RDD的元素按照键进行分组,并返回一个RDD,其中每个元素是一个键和一个迭代器,迭代器包含了与该键相对应的元素。该函数还可以指定分区数和分区函数。
所以,groupby函数用于对RDD进行分组,将具有相同键的元素放在一起,并返回一个包含键和迭代器的RDD。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PySpark数据分析基础:核心数据集RDD常用函数操作一文详解(三)](https://blog.csdn.net/master_hunter/article/details/128914064)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
写在一句里面 filter 和 groupby
在 PySpark 中,你可以在一句代码中使用 `filter()` 和 `groupBy()` 进行过滤和聚合操作。例如:
```python
aggregated_data = data.filter(data.column_name == condition).groupBy("group_column").agg({"agg_column": "sum"})
```
在这个例子中,`data` 是你的 DataFrame 对象,`column_name` 是你要过滤的列名,`condition` 是过滤条件,`group_column` 是你要进行分组的列名,`agg_column` 是你要进行聚合操作的列名。
通过将 `filter()` 和 `groupBy()` 连接在一起,可以在一句代码中完成过滤和聚合操作,提高代码的简洁性和可读性。
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