pyspark中对于一个表，对于每一列的数据，都求他们的行和

您可以使用pyspark中的groupBy和agg函数来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取表格数据并创建DataFrame对象。

2. 使用groupBy函数将数据按列分组。

3. 使用agg函数对每个分组进行聚合操作，求出每列数据的和。

4. 将结果保存到新的DataFrame对象中。

下面是示例代码：

from pyspark.sql.functions import sum

# 读取表格数据并创建DataFrame对象
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/table.csv")

# 使用groupBy函数将数据按列分组
grouped_df = df.groupBy()

# 使用agg函数对每个分组进行聚合操作，求出每列数据的和
sum_df = grouped_df.agg(sum("col1"), sum("col2"), sum("col3"))

# 将结果保存到新的DataFrame对象中
sum_df.show()

注意，这里的"col1"、"col2"、"col3"应该替换为实际表格中的列名。

相关问题

pyspark中对于一个表，对于每一列的数据，都求他们的行和，使用groupBy和agg函数和sum，同时列的数目很多，不好给sum指定参数

可以使用循环来遍历每一列，然后使用agg函数和sum来求和，示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import sum

# 假设表名为table，列名为col1, col2, col3...
cols = table.columns
exprs = [sum(col).alias(col) for col in cols]
result = table.groupBy().agg(*exprs)

这样就可以对每一列的数据求和了，而不需要手动指定每一列的参数。

pyspark获取hive表数据后如何将表中某一列的所有行转为list

在PySpark中，可以通过`select()`函数选择需要的列，然后通过`collect()`函数将数据收集到Driver端，然后再使用Python的列表推导式将该列的数据转换为列表。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("PySpark Hive Example").enableHiveSupport().getOrCreate()

# 读取Hive表数据
df = spark.table("your_hive_table")

# 选择需要的列，并将数据收集到Driver端
column_list = df.select("your_column_name").rdd.flatMap(lambda x: x).collect()

# 将该列的数据转换为列表
your_list = [column for column in column_list]

其中，`your_hive_table`是需要读取的Hive表名，`your_column_name`是需要转换为列表的列名，`your_list`就是最终转换后得到的列表。需要注意的是，如果该列中包含大量数据，`collect()`函数将会将所有数据都收集到Driver端，可能会导致内存不足的问题。