在Python PySpark中使用pivot进行变换的方法如下:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
spark = SparkSession.builder.appName("PivotExample").getOrCreate()
data = spark.read.csv("path/to/input/file.csv", header=True, inferSchema=True)
pivot_data = data.groupBy("column_to_pivot").pivot("column_to_aggregate").agg(function_to_apply)
其中,"column_to_pivot"是需要进行变换的列名,"column_to_aggregate"是需要进行聚合的列名,"function_to_apply"是需要应用的聚合函数,例如sum、avg、count等。
sorted_data = pivot_data.orderBy("column_to_sort")
filtered_data = pivot_data.filter(condition)
其中,"column_to_sort"是需要排序的列名,"condition"是筛选条件。
filtered_data.write.csv("path/to/output/file.csv", header=True)
完整的示例代码如下:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
spark = SparkSession.builder.appName("PivotExample").getOrCreate()
data = spark.read.csv("path/to/input/file.csv", header=True, inferSchema=True)
pivot_data = data.groupBy("column_to_pivot").pivot("column_to_aggregate").agg(function_to_apply)
sorted_data = pivot_data.orderBy("column_to_sort")
filtered_data = pivot_data.filter(condition)
filtered_data.write.csv("path/to/output/file.csv", header=True)
注意:在实际使用中,需要根据具体的数据源和需求进行相应的修改和调整。
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