pysparkdataframe中 怎么统计相同数据的个数

您可以使用Spark DataFrames中的groupBy()和count()函数来统计相同数据的个数。以下是基本的代码范例：

from pyspark.sql.functions import count

# 创建一个DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, 'a'), (2, 'a'), (3, 'b'), (4, 'c'), (5, 'c')], ['id', 'value'])

# 使用groupBy和count函数来统计相同数据的个数
countDF = df.groupBy('value').agg(count('id').alias('count'))

# 查看结果
countDF.show()

输出：

+-----+-----+
|value|count|
+-----+-----+
|    b|    1|
|    c|    2|
|    a|    2|
+-----+-----+

这将会返回一个新的DataFrame，其中包含每个唯一值的计数。在这个例子中，'a'重复出现2次，'b'和'c'分别仅出现1次和2次。

相关问题

dataframe统计每列数据大于固定值的个数

可以使用 Pandas 库中的 sum() 函数对每列数据进行统计，代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 统计每列数据大于固定值的个数（假设固定值为 5）
count = (df > 5).sum()

# 输出统计结果
print(count)

输出结果为：

A    3
B    3
C    4
dtype: int64

其中，A、B、C 分别表示列名，3、3、4 分别表示每列大于 5 的元素个数。

计算dataframe中某个数出现的个数

可以使用 pandas 库中的 value_counts() 方法来计算 dataframe 中某个数出现的个数。例如，假设 dataframe 的列名为 column_name，要计算数值为 value 的出现次数，可以使用以下代码：

df['column_name'].value_counts()[value]

其中，df 是 dataframe 的变量名，'column_name' 是要计算的列名，value 是要计算出现次数的数值。