在python中,用spark写,functions中内置函数分组排序
时间: 2024-03-20 18:40:22 浏览: 17
在 PySpark 中,可以使用 `pyspark.sql.functions` 中的内置函数来进行分组和排序操作。具体地,可以使用 `groupBy` 函数对数据进行分组,然后使用 `agg` 函数指定对每个分组执行的聚合函数。最后,可以使用 `orderBy` 函数对聚合结果进行排序。
下面是一个示例代码,演示如何对一个 DataFrame 按照某个列进行分组、计算每个组的行数和平均值,然后按照行数和平均值进行排序:
```python
from pyspark.sql.functions import count, avg
# 假设 df 是一个 DataFrame,包含两列:name 和 age
grouped_df = df.groupBy("name").agg(count("*").alias("count"), avg("age").alias("avg_age"))
sorted_df = grouped_df.orderBy("count", "avg_age")
```
在上面的代码中,首先使用 `groupBy` 函数对 name 列进行分组,然后使用 `agg` 函数指定对每个组执行的聚合函数。具体地,`count("*")` 计算每个组的行数,`avg("age")` 计算每个组的平均年龄。这样得到的 `grouped_df` 是一个新的 DataFrame,包含三列:name、count 和 avg_age。
接下来,使用 `orderBy` 函数对 `grouped_df` 进行排序,指定按照 count 和 avg_age 两个列进行升序排序。这样得到的 `sorted_df` 是一个新的 DataFrame,按照 count 和 avg_age 两个列进行升序排序。