pyspark dataframe转置

好的，关于pyspark dataframe转置的问题，我可以给您提供一些帮助和解决方案。使用pyspark中的pivot函数可以实现转置操作。具体实现方法可以参考以下代码：

from pyspark.sql.functions import col, explode, array, struct

# 创建样例数据
data = [("Alice", 1.0, 2.0), ("Bob", 3.0, 4.0)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "x", "y"])

# 转置操作
df.select(col("name"), explode(array(struct(col("x"), col("y")))).alias("pos", "val")) \
  .groupBy(col("pos")).pivot("name").agg({"val":"first"}) \
  .orderBy(col("pos")).show()

# 输出结果如下：
+---+-----+-----+
|pos|Alice|  Bob|
+---+-----+-----+
|  x|  1.0|  3.0|
|  y|  2.0|  4.0|
+---+-----+-----+

希望能对您有所帮助。

相关问题

pyspark dataframe 转置怎么弄

可以使用`pivot`函数来实现Pyspark DataFrame的转置。具体步骤如下：

1. 首先，需要将需要转置的列作为行索引，将需要保留的列作为列索引。可以使用`groupBy`和`agg`函数分组并聚合数据，以得到转置后的结果。

2. 使用`pivot`函数来将列索引转换为行索引，将行索引转换为列索引。

以下是示例代码：

from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *

# 创建一个示例DataFrame
data = [("Alice", "Math", 80), ("Alice", "English", 75), ("Bob", "Math", 90), ("Bob", "English", 80)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Subject", "Score"])

# 使用groupBy和agg函数分组并聚合数据
pivoted = df.groupBy("Name").pivot("Subject").agg(first("Score"))

# 显示转置后的结果
pivoted.show()

这将输出以下结果：

+-----+-----+-------+
| Name|English|   Math|
+-----+-------+-------+
|Alice|     75|     80|
|  Bob|     80|     90|
+-----+-------+-------+

在这个示例中，我们将“Name”列作为行索引，将“Subject”列作为列索引，将“Score”列作为值。`agg`函数使用`first`函数来聚合数据，以保留每个分组中的第一个值。然后，我们使用`pivot`函数将列索引转换为行索引，将行索引转换为列索引，从而得到转置后的结果。

pyspark 进行csv每24行数据的读取并行转置

可以使用 PySpark 的 DataFrame API 来读取 CSV 文件，然后进行转置操作。具体实现过程如下：

1. 读取 CSV 文件，并将每 24 行数据合并为一个 DataFrame。

from pyspark.sql.functions import col, row_number
from pyspark.sql.window import Window

# 读取 CSV 文件
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/csv")

# 添加行号列
df = df.withColumn("row_num", row_number().over(Window.orderBy(col("id"))))

# 按照每 24 行数据进行分组
grouped_df = df.groupBy(((col("row_num") - 1) / 24).cast("integer").alias("group_id"))

# 合并每组的数据为一个 DataFrame
merged_df = grouped_df.agg(*[collect_list(col_name).alias(col_name) for col_name in df.columns])

2. 对每个 DataFrame 进行转置操作。

from pyspark.sql.functions import array, explode, col

# 定义转置函数
def transpose_df(df):
    # 获取列名
    cols = df.columns

    # 将所有列转换为数组
    arrays = [array(col(col_name)).alias(col_name) for col_name in cols]

    # 合并所有数组为一个数组
    data = arrays[0]
    for arr in arrays[1:]:
        data = array(data, arr)

    # 将数组转换为行
    rows = explode(data).alias("row")

    # 提取行的值，并将列名作为列
    transposed_df = rows.select([col("row")[i].alias(cols[i]) for i in range(len(cols))])

    return transposed_df

# 对每个 DataFrame 进行转置操作
transposed_dfs = [transpose_df(group) for group in merged_df.select("*").toPandas().to_dict(orient="records")]

3. 将转置后的 DataFrame 合并为一个 DataFrame。

# 将转置后的 DataFrame 合并为一个 DataFrame
result_df = transposed_dfs[0]
for df in transposed_dfs[1:]:
    result_df = result_df.union(df)