在使用pyspark中的groupby根据筛选的行创建具有最大值的新列时,可以按照以下步骤进行操作:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, max
spark = SparkSession.builder.appName("GroupByExample").getOrCreate()
df = spark.read.csv("path_to_file.csv", header=True, inferSchema=True)
其中,"path_to_file.csv"是数据源文件的路径,header=True表示第一行是列名,inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。
result = df.groupBy("column_name").agg(max("column_name").alias("max_value"))
其中,"column_name"是要根据其进行分组和筛选的列名,max("column_name")表示对该列取最大值,alias("max_value")给新列取一个别名。
result.show()
完整的代码示例:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, max
spark = SparkSession.builder.appName("GroupByExample").getOrCreate()
df = spark.read.csv("path_to_file.csv", header=True, inferSchema=True)
result = df.groupBy("column_name").agg(max("column_name").alias("max_value"))
result.show()
对于这个问题,可以使用pyspark的groupby函数根据指定的列进行分组,然后使用agg函数结合max函数获取每个分组中指定列的最大值,并使用alias函数给新列取一个别名。最后,使用show函数查看结果。
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