pyspark dataframe按照时间将数据中的用户ID归类怎么写

您可以使用 PySpark 的 groupBy 函数将 DataFrame 按时间字段进行分组，然后使用 agg 函数来计算每个组中的用户 ID。具体的代码实现可以参考下面的示例：

from pyspark.sql.functions import col, hour, groupby

# 假设您的数据框是 df，其中包含时间戳字段 "timestamp" 和用户 ID 字段 "user_id"
result = df.groupby(hour(col("timestamp")).alias("hour")).agg(countDistinct("user_id").alias("num_users"))

# 输出结果
result.show()

这段代码将按小时分组您的 DataFrame，并计算每个小时内唯一用户 ID 的数量。您可以根据自己的需求对此进行修改。希望能帮到您！

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import pandas as pd

df_pd = df.toPandas()
df_pd['time_column'] = df_pd['time_column'].astype(int)

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data_list = df.collect()

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