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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