pyspark dataframe如何按一列的值降序排列

您可以使用 `orderBy` 函数来实现 pyspark dataframe 按一列的值降序排列，例如：

df.orderBy(df['column_name'].desc())

其中 `df` 是您的 dataframe，`column_name` 是您希望按其值进行排序的列名。`.desc()` 表示降序排列，如果要进行升序排列，则可以使用 `.asc()`。

希望这个答案对您有所帮助！

相关问题

dataframe按照某一列降序排列

可以使用pandas中的sort_values()方法来实现DataFrame按照某一列降序排列，具体操作如下：

假设要按照DataFrame中的列col_name进行降序排列，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 按照col_name列进行降序排列
df = df.sort_values(by='col_name', ascending=False)

# 打印输出
print(df)

其中，sort_values()方法中的参数by指定按照哪一列进行排序，参数ascending指定是否为升序排列，False表示降序排列。

pyspark dataframe 怎么按第一列的值升序排列

你可以使用 PySpark Dataframe 的 orderBy() 函数，根据第一列的值升序排列，示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import asc

# 假设你的Dataframe名为df，第一列的列名为col_1
df.sort(asc("col_1"))

注意，这里使用 orderBy() 函数时，传入一个参数，即第一列的列名，然后调用 asc() 函数升序排列。