将聚合结果应用于spark中数据帧的所有未分组行

将聚合结果应用于Spark中数据帧的所有未分组行，可以通过使用窗口函数来实现。

窗口函数是一种在数据集的特定窗口范围内进行计算的函数。在这个场景中，我们可以使用窗口函数来计算聚合结果，并将其应用于所有未分组的行。

以下是实现这个过程的步骤：

首先，我们需要导入必要的Spark库和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum, when
from pyspark.sql.window import Window

创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

加载数据集并创建一个数据帧：

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

定义窗口规范，指定窗口的分区和排序方式：

window_spec = Window.partitionBy().orderBy()

使用窗口函数对数据帧进行聚合计算，并将结果添加为新的列：

df = df.withColumn("aggregated_result", sum(col("value")).over(window_spec))

在这个例子中，假设我们有一个名为"value"的列，我们想要对其进行聚合计算，并将结果应用于所有未分组的行。聚合结果将添加为名为"aggregated_result"的新列。

最后，我们可以查看包含聚合结果的数据帧：

df.show()

这样，我们就成功地将聚合结果应用于Spark中数据帧的所有未分组行。

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