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
时间: 2023-05-12 14:03:49 浏览: 50
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。
groupby 和 agg
groupby 和 agg 是 pandas 库中用于数据分组和聚合操作的两个重要函数。
groupby 函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。它将数据集按照指定的列值进行拆分,并创建一个包含分组后数据的 GroupBy 对象。可以通过该对象进行各种聚合操作,如计算每个组的统计量、应用自定义函数等。
agg 函数(也称为 aggregate 函数)用于对分组后的数据进行聚合计算。可以通过 agg 函数应用不同的内置聚合函数(如 sum、mean、count 等)来计算每个组的统计量。同时,也可以使用自定义函数来实现更复杂的聚合操作。agg 函数返回一个包含聚合结果的 DataFrame。
使用 groupby 和 agg 函数可以对数据集进行强大的分析,从而得到关于数据的汇总信息和洞察。