pyspark dataframe 对数据框 df 按照列 '用户ID' 进行分组，并计算出每组中列 '行为类型1' 的和

您好，关于您的问题，可以使用pyspark中的groupBy和agg函数实现按照用户ID进行分组，计算行为类型1的和。具体代码如下：

from pyspark.sql.functions import sum

df.groupBy("用户ID").agg(sum("行为类型1").alias("行为类型1_总和"))

其中，groupBy("用户ID")表示按照用户ID进行分组，sum("行为类型1")表示对行为类型1进行求和，agg(sum("行为类型1").alias("行为类型1_总和"))表示对分组后的每个组进行聚合并将结果存储在一个新的列中，这个新的列名为"行为类型1_总和"。

相关问题

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。