统计pyspark数据帧中的出现次数
可以使用groupBy和count方法来实现。具体步骤如下：
- 导入必要的模块和函数：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()- 加载数据帧：
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)这里假设数据帧已经保存在名为"data.csv"的文件中，并且包含列名。
- 使用
groupBy和count方法统计出现次数：
result = df.groupBy(col("column_name")).count()将"column_name"替换为实际的列名。
- 打印结果：
result.show()完整的代码示例：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
result = df.groupBy(col("column_name")).count()
result.show()在这个例子中，我们假设要统计数据帧中某一列的出现次数。groupBy方法将数据帧按照指定的列进行分组，然后使用count方法对每个分组进行计数。最后，使用show方法打印结果。
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