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如何对pyspark dataframe中的列的值求和

对于pyspark dataframe中的列的值求和，可以使用groupBy()和agg()函数来实现。

首先，使用groupBy()函数按照需要求和的列进行分组。然后，使用agg()函数结合sum()函数对分组后的列进行求和操作。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum

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

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 10), ("Bob", 20), ("Alice", 30), ("Bob", 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Value"])

# 对Value列的值求和
sum_df = df.groupBy("Name").agg(sum("Value").alias("Sum"))

# 显示结果
sum_df.show()

输出结果为：

+-----+---+
| Name|Sum|
+-----+---+
|Alice| 40|
|  Bob| 60|
+-----+---+

在上述示例中，我们首先创建了一个包含Name和Value两列的DataFrame。然后，使用groupBy("Name")对Name列进行分组。接下来，使用agg(sum("Value").alias("Sum"))对分组后的Value列进行求和，并将结果列命名为Sum。最后，使用show()函数显示结果。

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