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使用pyspark从每个行的数组中获取不同的计数

可以通过以下步骤实现：

导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode, col, countDistinct

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("ArrayCount").getOrCreate()

创建包含数组的DataFrame：

data = [("A", [1, 2, 3]),
        ("B", [2, 3, 4]),
        ("C", [3, 4, 5])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "array_col"])

使用explode函数将数组展开为多行：

df_exploded = df.select("id", explode("array_col").alias("value"))

使用groupBy和countDistinct函数对每个行的数组元素进行计数：

result = df_exploded.groupBy("id").agg(countDistinct("value").alias("distinct_count"))

打印结果：

result.show()

完整的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode, col, countDistinct

spark = SparkSession.builder.appName("ArrayCount").getOrCreate()

data = [("A", [1, 2, 3]),
        ("B", [2, 3, 4]),
        ("C", [3, 4, 5])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "array_col"])

df_exploded = df.select("id", explode("array_col").alias("value"))

result = df_exploded.groupBy("id").agg(countDistinct("value").alias("distinct_count"))

result.show()

这段代码的功能是从每个行的数组中获取不同的计数。它首先将包含数组的DataFrame展开为多行，然后使用groupBy和countDistinct函数对每个行的数组元素进行计数。最后，打印出每个行的唯一计数结果。

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大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

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