collect_list

`collect_list` 是 Hive 中的一个聚合函数，用于将某一列的值收集成一个数组并返回。其语法如下：

collect_list(expr)

其中，`expr` 是要收集的列或表达式。

`collect_list` 函数将 `expr` 列中的所有值收集成一个数组，并将该数组作为函数的返回值。如果 `expr` 列中有空值，则数组中也会包含空值。

以下是一个使用 `collect_list` 函数的示例：

假设有一个名为 `person` 的表，其中包含 `name` 和 `age` 两个字段，现在要按照 `age` 字段进行分组，并将每个分组中的 `name` 字段值收集成一个数组，可以使用以下语句：

SELECT age, collect_list(name) AS names FROM person GROUP BY age;

该语句将 `person` 表按照 `age` 字段进行分组，然后对每个分组中的 `name` 字段使用 `collect_list` 函数进行收集，并将收集结果命名为 `names`。最后返回每个分组的 `age` 字段值和对应的 `names` 数组。

相关问题

collect_set、collect_list

`collect_set()` 和 `collect_list()` 都是 Python 中 pandas 库中 DataFrame 对象的常用聚合函数，它们用于数据清洗和预处理过程中将数据转换成集合（set）或列表（list）的形式。

1. `collect_set(column)` 函数会收集指定列（column）中的所有唯一值，并返回一个集合。这个操作对于去除重复元素非常有用，因为集合中的元素都是唯一的。

2. `collect_list(column)` 则是将指定列的数据转换为列表。如果列中有多个相同的值，这个函数会将它们都包含在列表中。

例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b'],
    'B': [1, 2, 3, 1, 4]
})

# 使用 collect_set
unique_values_A = df['A'].collect_set()
print(unique_values_A)  # 输出：{a, b, c}

# 使用 collect_list
value_counts_B = df['B'].collect_list()
print(value_counts_B)  # 输出：[1, 2, 3, 4]

collect_set和collect_list

collect_set和collect_list是Spark中用于对数据集进行聚合操作的函数。

collect_set函数用于在数据集中收集唯一的值，并以集合的形式返回。它会自动去重，保留唯一的值。例如，如果有一个数据集包含[1, 2, 3, 2, 1]，使用collect_set函数后，返回的结果将是[1, 2, 3]。

collect_list函数用于在数据集中收集所有的值，并以列表的形式返回。它会保留所有的值，不做去重处理。例如，如果有一个数据集包含[1, 2, 3, 2, 1]，使用collect_list函数后，返回的结果将是[1, 2, 3, 2, 1]。

这两个函数通常与groupBy和agg等聚合操作一起使用。groupBy函数用于按照指定的列进行分组，agg函数用于对每个分组应用聚合函数。在聚合操作中，collect_set和collect_list函数可以用于获取某一列中的唯一值或所有值的列表。

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