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来求每一列的行和。具体代码如下：

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)

这样就可以求出每一列的行和了，而不需要手动指定每一列的参数。

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

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。

python中groupby函数可以加一行总计

在Python的pandas库中，`groupby`函数通常用于数据分组操作，比如按照某些列进行聚合计算。如果你想对每个组添加一行总计，也就是对每个组的汇总值加上一行包含总和的数据行，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
grouped = df.groupby('column_to_group').agg({'numeric_column': 'sum'}) # 按照某列进行求和操作

# 创建一个新的DataFrame来保存总计行
summary = pd.DataFrame({
    'column_to_group': [grouped.index.name],  # 使用原组名作为索引
    'total_numeric_column': grouped.sum().reset_index()['numeric_column'].iloc[0]  # 计算总的数值并设置为总计
}, index=[0])  # 添加新的一行

# 将总计行合并到原始分组结果上
result = pd.concat([grouped, summary])