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。

pyspark sum

在 PySpark 中，你可以使用 `groupBy` 和 `agg` 函数来计算数据集中的和。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取数据集
data = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 计算和
sum_result = data.select(sum("column_name")).collect()[0][0]

# 打印结果
print("Sum:", sum_result)

在上面的代码中，你需要将 `"path/to/data.csv"` 替换为你的数据集的路径，将 `"column_name"` 替换为你想要计算和的列名。然后，`sum_result` 变量将保存计算得到的和。