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。

相关问题

pyspark dataframe将用户类型为cart的行对应的count的值和用户类型为fav的行对应的count的值相加

好的，请稍等，我需要一段时间处理一下。

（几秒钟后）

您可以使用以下的 PySpark 代码来实现您的需求：

from pyspark.sql.functions import sum

df = # 您的 DataFrame
result = df.groupBy().agg(sum('count').alias('total_count')).collect()[0]['total_count']

这样，结果 `result` 中就包含了所有用户类型为 "cart" 和 "fav" 的行对应的 `count` 值相加的结果。

fav_count、fav_count、fav_count、fav_count用sprak.sql 语句实现点击-收藏的转化率为 fav_count / click_count，加购-购买的转化率为 buy_count / cart_count。

假设你的数据源是一个Spark DataFrame，其中包含了 `click_count`、`fav_count`、`cart_count` 和 `buy_count` 四列数据，以及一个 `user_id` 列表示用户ID，那么你可以使用以下Spark SQL语句来计算点击-收藏和加购-购买的转化率：

点击-收藏的转化率：

SELECT SUM(fav_count) / SUM(click_count) as conv_rate 
FROM your_table 
WHERE click_count > 0

其中，`your_table` 是你的DataFrame的表名。

Spark SQL语句实现：

from pyspark.sql.functions import sum

conv_rate = df.filter("click_count > 0").agg(sum("fav_count") / sum("click_count")).collect()[0][0]

加购-购买的转化率：

SELECT SUM(buy_count) / SUM(cart_count) as conv_rate 
FROM your_table 
WHERE cart_count > 0

其中，`your_table` 是你的DataFrame的表名。

Spark SQL语句实现：

from pyspark.sql.functions import sum

conv_rate = df.filter("cart_count > 0").agg(sum("buy_count") / sum("cart_count")).collect()[0][0]