pyspark dataframe查看最大值最小值
时间: 2023-10-05 10:11:42 浏览: 65
这属于技术问题,可以回答。
可以使用 `agg` 函数来进行聚合操作,计算 DataFrame 中某一列的最大值和最小值。示例如下:
```python
from pyspark.sql.functions import max, min
# 假设 df 是一个 DataFrame,其中有一列名为 'col_name'
max_val = df.agg(max('col_name')).collect()[0][0]
min_val = df.agg(min('col_name')).collect()[0][0]
print('最大值为:{}'.format(max_val))
print('最小值为:{}'.format(min_val))
```
相关问题
pyspark dataframe将两列的值相加
我理解您的问题是关于如何在 PySpark DataFrame 中将两列的值相加。可以使用 PySpark 提供的 `withColumn` 方法,将两列相加并创建一个新列。具体代码如下:
```
from pyspark.sql.functions import col
dataframe = dataframe.withColumn('new_column', col('column1') + col('column2'))
```
其中,`dataframe` 是您的 PySpark DataFrame,`column1` 和 `column2` 是需要相加的两列,`new_column` 是新创建的相加之和的列。
pyspark dataframe
pyspark dataframe是一种基于Spark的分布式数据处理框架,用于处理大规模数据集。它提供了类似于SQL的查询语言和丰富的数据操作功能,可以进行数据筛选、转换、聚合等操作。
以下是两个pyspark dataframe的例子:
1. 使用isin()对数据进行筛选:
```python
from pyspark.sql import Row
# 创建数据
data = [Row(name='Alice', score=78), Row(name='Bob', score=69), Row(name='Jack', score=100)]
df = spark.createDataFrame(data)
使用isin()筛选数据
df.select(df.score.isin([69, 78])).show()
```
输出:
```
+--+
|(score IN (69,78))|
+--+
| true|
| true|
| false|
+--+
```
2. 读取csv文件并显示前10行数据:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("csvRDD").getOrCreate()
# 定义schema
schema = StructType([
StructField('State', StringType()),
StructField('Color', StringType()), StructField('Count', IntegerType())
])
# 读取csv文件
df = spark.read.format('csv').option("header", True).schema(schema).load(r'/data/mnm_dataset.csv')
# 显示前10行数据
df.show(10)
```
输出:
```
+--+--+--+
|State|Color|Count|
+--+--+--+
| CA| Brown| 36|
| CA| Brown| 29|
| CA| Brown| 39|
| CA| Brown| 38|
| CA| Brown| 28|
| CA| Brown| 35|
| CA| Brown| 41|
| CA| Brown| 33|
| CA| Brown| 36|
| CA| Brown| 32|
+--+--+--+
```