Groupby和collect_list基于PySpark中的另一列维护顺序

在PySpark中，Groupby和collect_list是两个用于处理数据集合的操作。

Groupby: Groupby操作用于将数据集按照指定列的值进行分组。它接收一个或多个列名作为参数，并将数据集按照这些列的值进行分组。分组后，可以对每个分组应用聚合函数（如sum、avg、count等）或自定义的函数。这样可以对分组后的数据进行汇总统计或其他操作。Groupby操作通常与聚合函数一起使用，以便对每个分组进行计算。

示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据集
data = [(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'A'), (4, 'B'), (5, 'C')]
df = spark.createDataFrame(data, ['id', 'category'])

# 使用Groupby操作按category列进行分组，并计算每个分组的记录数
grouped_df = df.groupby('category').count()

# 显示结果
grouped_df.show()

输出结果：

+--------+-----+
|category|count|
+--------+-----+
|       A|    2|
|       C|    1|
|       B|    2|
+--------+-----+

在该示例中，我们按照"category"列对数据进行分组，并使用count函数计算每个分组中的记录数。

collect_list: collect_list操作用于将指定列的值收集到一个列表中，并将每个分组的列表作为结果返回。这样可以方便地将分组后的数据以列表形式进行处理或转换。collect_list通常与Groupby操作结合使用，以便将指定列的值收集到列表中。

示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import collect_list

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据集
data = [(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'A'), (4, 'B'), (5, 'C')]
df = spark.createDataFrame(data, ['id', 'category'])

# 使用Groupby和collect_list操作按category列进行分组，并将id列的值收集到列表中
grouped_df = df.groupby('category').agg(collect_list('id').alias('id_list'))

# 显示结果
grouped_df.show()

输出结果：

+--------+---------+
|category|  id_list|
+--------+---------+
|       A|   [1, 3]|
|       C|      [5]|
|       B|   [2, 4]|
+--------+---------+

在该示例中，我们按照"category"列对数据进行分组，并使用collect_list函数将每个分组的"id"列的值收集到列表中。

Groupby和collect_list的应用场景包括但不限于：

数据分组和汇总：通过Groupby操作将数据按照某一列分组，然后使用聚合函数对每个分组进行计算，如求和、平均值等。
数据转换和整理：使用collect_list将分组后的数据转换为列表形式，方便进行后续的处理和分析。
数据摘要和统计：通过Groupby和collect_list可以将一些列的值收集到列表中，以便对数据进行摘要和统计分析。

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