pyspark dataframe怎么根据用户ID列排序
时间: 2023-12-30 17:04:24 浏览: 25
可以使用pyspark中的orderBy()函数根据用户ID列进行排序,示例代码如下:
```
from pyspark.sql.functions import col
# dataframe为你的dataframe对象
sorted_df = dataframe.orderBy(col("用户ID"))
```
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可以使用`pyspark.sql.functions`中的`count`函数和`when`函数来统计每列非空值的数量。具体操作如下:
```python
from pyspark.sql.functions import count, when
# 假设df为一个DataFrame对象
# 统计每列非空值的数量
df.agg(*[count(when(df[col].isNotNull(), col)).alias(col) for col in df.columns]).show()
```
解析:
* `df[col].isNotNull()`表示判断列`col`是否为空值。
* `when(df[col].isNotNull(), col)`表示当列`col`不为空值时,返回列`col`的值。否则返回`NULL`。
* `count(when(df[col].isNotNull(), col)).alias(col)`表示统计返回值中非空值的数量,并将统计结果的列名设置为`col`。
上述代码中使用了`agg`函数,它可以对整个DataFrame进行聚合操作,并返回聚合结果。`agg`函数的参数是一个可迭代对象,其中每个元素都是一个聚合函数。因此,我们可以使用列表解析式生成一个包含所有聚合函数的列表,然后将其作为`agg`函数的参数。
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您可以使用 `orderBy` 函数来实现 pyspark dataframe 按一列的值降序排列,例如:
```
df.orderBy(df['column_name'].desc())
```
其中 `df` 是您的 dataframe,`column_name` 是您希望按其值进行排序的列名。`.desc()` 表示降序排列,如果要进行升序排列,则可以使用 `.asc()`。
希望这个答案对您有所帮助!