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如何在Spark中一次对多列进行聚合

在Spark中,可以使用groupByagg函数来一次对多列进行聚合操作。

首先,使用groupBy函数按照需要聚合的列进行分组。然后,使用agg函数对每个分组进行聚合操作,并指定需要进行的聚合函数和对应的列。

下面是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum, avg

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

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

# 对多列进行聚合
result = data.groupBy("col1", "col2").agg(sum("col3").alias("sum_col3"), avg("col4").alias("avg_col4"))

# 显示结果
result.show()

在上述示例中,首先使用groupBy函数按照"col1"和"col2"两列进行分组。然后,使用agg函数对每个分组进行聚合操作,使用sum函数计算"col3"列的总和,并将结果命名为"sum_col3",使用avg函数计算"col4"列的平均值,并将结果命名为"avg_col4"。最后,使用show函数显示结果。

这样,就可以在Spark中一次对多列进行聚合操作了。

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