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如何获取pyspark中date列的最大值

在pyspark中,要获取date列的最大值,可以使用groupByagg函数结合使用。

首先,导入必要的模块和函数:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import max

然后,创建一个SparkSession对象:

代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

接下来,读取数据并创建一个DataFrame对象:

代码语言:txt
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df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

请将"data.csv"替换为实际的数据文件路径。

然后,使用groupByagg函数来获取date列的最大值:

代码语言:txt
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max_date = df.groupBy().agg(max("date")).collect()[0][0]

最后,打印最大值:

代码语言:txt
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print("最大日期是:", max_date)

这样就可以获取到pyspark中date列的最大值。

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  • 腾讯云Spark服务:https://cloud.tencent.com/product/spark
  • 腾讯云数据仓库(TencentDB for TDSQL):https://cloud.tencent.com/product/tdsql
  • 腾讯云数据湖(TencentDB for Data Lake):https://cloud.tencent.com/product/datalake
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