pyspark求一列和

您可以使用 PySpark 中的 reduce() 函数来求一列的和。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql.functions import sum

# 假设您有一个名为 df 的 PySpark DataFrame，其中包含要求和的列名为 column_name
sum = df.select(sum("column_name")).collect()[0][0]
print(sum)

这将返回该列的总和。

相关问题

pyspark增加一列

可以使用withColumn方法增加一列，例如：

from pyspark.sql.functions import lit

new_df = original_df.withColumn("new_col", lit("new_value"))

其中，"new_col"是新列的列名，"new_value"是新列的值，original_df是原始数据框。

pyspark计算一列的平均值

在 PySpark 中，可以使用 `pyspark.sql.functions` 模块中的 `mean` 函数来计算一列的平均值。具体步骤如下：

1. 导入 PySpark 模块：

   from pyspark.sql.functions import mean

2. 使用 `mean` 函数计算平均值：

   df.select(mean("column_name")).show()

其中，`df` 是一个 DataFrame 对象，`column_name` 是需要计算平均值的列名。

`mean` 函数返回一个包含平均值的 DataFrame 对象，使用 `show` 方法可以将结果打印出来。