在groupBy之后,可以在agg中应用when.otherwise函数。groupBy是对数据进行分组操作,而agg是对分组后的数据进行聚合操作。在聚合操作中,可以使用when.otherwise函数来进行条件判断和赋值操作。
when.otherwise函数是Spark SQL中的条件表达式函数,用于根据条件进行值的选择和赋值。它的语法如下:
when(condition, value).otherwise(otherwise_value)
其中,condition是一个布尔表达式,value是满足条件时的返回值,otherwise_value是不满足条件时的返回值。
在groupBy之后,可以使用when.otherwise函数来对分组后的数据进行条件判断和赋值操作。例如,可以根据某个字段的值来判断分组后的数据是否满足某个条件,并根据条件的结果进行聚合操作。
以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when, col
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [("A", 1), ("A", 2), ("B", 3), ("B", 4)]
df = spark.createDataFrame(data, ["group", "value"])
# 分组并应用when.otherwise函数进行聚合操作
result = df.groupBy("group").agg(
when(col("value") > 2, "大于2").otherwise("小于等于2").alias("value_category")
)
result.show()
运行结果如下:
+-----+--------------+
|group|value_category|
+-----+--------------+
| B| 大于2|
| A| 小于等于2|
+-----+--------------+
在这个示例中,我们首先创建了一个包含"group"和"value"两个字段的DataFrame。然后,我们对"group"字段进行分组操作,并在聚合操作中使用when.otherwise函数来判断"value"字段的值是否大于2,并根据判断结果进行聚合操作,将结果命名为"value_category"。最后,我们打印出聚合后的结果。
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