PySpark中的数据帧求和
PySpark是一种用于大规模数据处理的Python库，它提供了一种高级抽象的数据结构称为数据帧（DataFrame），类似于关系型数据库中的表。数据帧是由行和列组成的二维数据结构，可以进行各种数据操作和分析。
在PySpark中，可以使用groupBy()和agg()函数来对数据帧进行求和操作。groupBy()函数用于按照指定的列进行分组，而agg()函数用于对分组后的数据进行聚合操作。
下面是一个示例代码，演示了如何使用PySpark对数据帧进行求和操作：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 读取数据文件，创建数据帧
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 对数据帧进行求和操作
sum_df = df.groupBy("column_name").agg(sum("column_to_sum"))
# 显示求和结果
sum_df.show()在上面的代码中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用read.csv()方法读取数据文件并创建数据帧。接下来，使用groupBy()函数按照指定的列进行分组，然后使用agg()函数对分组后的数据进行求和操作。最后，使用show()方法显示求和结果。
PySpark的数据帧求和操作可以应用于各种场景，例如统计销售数据中每个产品的总销售额，计算用户行为数据中每个用户的总访问次数等。
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参考链接：
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2回答
我尝试了这里显示的另一种方法：，它不适用于我的数据帧。
我有一个数据文件，如下所示：
Attribute Values ID Brand Model
--------------------------------------------
Colour Red 1 Sony xyz
Energy F 2 Samsung abc
Year 2020 1 Sony xyz
Energy C 1 Sony xyz
Colou
浏览 5提问于2022-07-16得票数 0
2回答
我有一个具有如下标题的数据集：
|State|2020-01-22|2020-01-23|2020-01-24|2020-01-25|2020-01-26|2020-01-27|2020-01-28|
我正在尝试基于groupBy列和每一列的行值之和(列数保持不变)进行groupBy。但当我用：
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
df = df.groupBy('State').agg(F.sum())
但是我得到了错误：sum() missing 1 required
浏览 3提问于2022-04-19得票数 0
我目前正在尝试集成PySpark和Cassandra，并且在优化代码以使其更快执行方面遇到了困难。
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext, SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum as _sum
def connect_cassandra():
spark = SparkSession.builder \
.appName('SparkCassandraApp') \
浏览 2提问于2019-06-06得票数 0
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如何使用PySpark将多行合并为基于id的单个单元格？我有一个包含ids和产品的数据框架。首先，我想将具有相同id的产品合并到一个列表中，然后我想计算每个唯一列表出现的次数。
输入示例1：
id,product
1,HOME
1,mobile
2,watch
2,mobile
3,HOME
3,mobile
4,cd
4,music
4,video
输出：
product,count
HOME-mobile,2
mobile-watch,1
cd-music-video,1
使用sql代码的示例2：
输入示例：
cloths,brad
cloths,edu
cloths,keith
clot
浏览 7提问于2017-12-13得票数 0
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我有一个数据帧，我想将它与另一个数据帧进行匹配，并在pyspark中进行一些计算。例如： # the data to calculate
from pyspark.sql import SparkSession
spk = SparkSession.builder.appName("dataFrame").getOrCreate()
df = spk.createDataFrame([
("Hi I heard about Spark".split(" "), ),
([],),
("I wish Java co
浏览 16提问于2021-09-18得票数 1
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1回答
由于这是我的第一篇文章，如果有任何错误，请坦率地告诉我。 这是数据帧df:列'a‘是一个字符串，其余是浮点型。 我已经为数据帧添加了一个图像，因为当我手动添加数据时，不知何故格式会变得混乱。 Dataframe 在给定的pyspark df上，我希望按列'a‘分组，并找到彼此列的最小和最大值。为了获得dictionary.So格式的输出，我将得到的dataFrame数据帧转换为toJSON，并使用转换为字典的json.loads。 Code snippet:
import pyspark.sql.functions as F
cols=['b','
浏览 6提问于2021-06-25得票数 1
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2回答
我正在寻找一种按月聚合我的数据的方法。我想首先在我的访问日期中只保留一个月。我的DataFrame看起来像这样：
Row(visitdate = 1/1/2013,
patientid = P1_Pt1959,
amount = 200,
note = jnut,
)
我随后的目标是按访问日期分组，并计算金额的总和。我试过这个：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.con
浏览 2提问于2018-09-29得票数 3
3回答
我有一个pyspark数据帧。它是一个电影数据集。其中一列是按|划分的流派。每部电影都有多种类型。 genres = spark.sql("SELECT DISTINCT genres FROM movies ORDER BY genres ASC")
genres.show(5) ? 我想数一数每种类型有多少部电影。我也想展示一下这些电影是什么。如下所示： ? ? 我该怎么做呢？
浏览 22提问于2020-01-07得票数 0
我之前发布了这个问题，并得到了一些使用PySpark的建议。
下面的压缩文件()包含一个名为data的文件夹，其中包含大约130,000个csv文件。我想把它们合并到一个单独的数据帧中。我有16 of的RAM，当我访问前几百个文件时，我一直在耗尽RAM。这些文件的总大小只有300-400MB的数据。
如果您打开任何csv文件，您可以看到它们都具有相同的格式，第一列用于日期，第二列用于数据系列。
所以现在我改用PySpark，但是我不知道连接所有文件的最有效的方法是什么，对于pandas数据帧，我会像这样连接单个帧的列表，因为我想让它们在日期上合并：
bigframe = pd.concat(
浏览 14提问于2020-02-17得票数 2
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我有一个Spark (sdf)，其中每一行都显示一个访问DataFrame的IP。我想要计算这个数据帧中不同的IP-URL对，最直接的解决方案是sdf.groupBy("ip", "url").count()。但是，由于数据帧有数十亿行，精确计数可能需要相当长的时间。我不是特别熟悉PySpark --我试着用.approx_count_distinct()替换.count()，这在语法上是不正确的。
我搜索"how to use .approx_count_distinct() with groupBy()“，找到了。然而，建议的解决方案(类似于：sdf
浏览 2提问于2021-07-17得票数 4
我有一个包含列Items和Ranges的数据帧。 Items Ranges
0 A 30
1 A 30
2 A -10
3 B 20 我想合并重复的行并添加范围值，但只针对完全相同的行。生成的数据帧应如下所示： Ranges
Items
A 60
A -10
B 20 我尝试了df2 = df1.groupby(['Items']).sum()，得到的结果如下： Ranges
Items
浏览 19提问于2021-04-05得票数 1
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我是Spark/Scala的新手，所以我有很多问题，其中之一就是。我有一个数据帧，其中包含代码，描述，depdelay。列code有重复的值示例(EA)我想在新列中使用code的不同值和depdelay的min，max，avg。
浏览 0提问于2019-08-28得票数 0
2回答
这是我的数据框的图像。 ? 我正在处理一个数据帧，它显示每个州的办公室数量。我希望将CA状态下的办公室计数值合并为2个单独的行/索引。
浏览 10提问于2021-03-24得票数 0
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我尝试在Spark数据帧中按日期分组，并为每个组计算一列的唯一值：
test.json
{"name":"Yin", "address":1111111, "date":20151122045510}
{"name":"Yin", "address":1111111, "date":20151122045501}
{"name":"Yln", "address":1111111, "date":20151
浏览 1提问于2016-03-17得票数 28
回答已采纳
我有这个数据集：
我希望它看起来像这样：
我知道我需要这样做：
df= df.groupby('city_id').resample('W').agg({'Quantity':'sum'}, loffset = pd.offsets.timedelta(days=-8))
以获得每周的聚合，但我需要它按城市id分组，然后按周聚合。
我的想法是，我需要创建多个数据帧，每个数据帧对应一个城市id，按日期聚合它们，生成每周的输出，然后将它们连接在一起，但我觉得有一种更好的方法来做到这一点。
浏览 0提问于2018-04-25得票数 0
请注意，只有在您已经通过运行以下命令安装spark时，您才可以在本地运行此命令。否则，在Databricks集群上复制该问题，该集群将自动初始化星体上下文。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("test").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
dataframe
spark_dataframe = pd.DataFrame(
{'id' : [
浏览 3提问于2020-07-01得票数 1
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1回答
我正在致力于在pyspark上使用ALS来做协同过滤。这些模型在数据框中给出了预测结果，如下所示。 CustomerID ProductID Rating
0 4 4.2
0 2 2.7
0 6 3
1 7 2.3
1 0 0.5
2 3 3.1 我希望将数据帧转换为用户到项目矩阵，
浏览 21提问于2019-05-21得票数 0
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7回答
熊猫在组内按组排序
、、、
我想按两列对我的数据帧进行分组，然后在组中对聚合结果进行排序。
In [167]:
df
Out[167]:
count job source
0 2 sales A
1 4 sales B
2 6 sales C
3 3 sales D
4 7 sales E
5 5 market A
6 3 market B
7 2 market C
8 4 market D
9 1 market E
In [168]:
df.groupby(['job','sou
浏览 98提问于2015-01-08得票数 237
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8回答
数据加密服务提供弹性，高可用，高性能的数据加解密、密钥管理等云上数据安全服务，那么腾讯云服务器可以采取哪些算法来加密数据保障业务数据隐私安全？
浏览 5318提问于2018-06-12
我有一段python代码，它在本地运行在一个pandas数据帧中：
df_result = pd.DataFrame(df
.groupby('A')
.apply(lambda x: myFunction(zip(x.B, x.C), x.name))
我想在PySpark中运行它，但在处理pyspark.sql.group.GroupedData对象时遇到了问题。
我尝试过以下几种方法：
sparkDF
.groupby('A')
.agg(myFun
浏览 1提问于2016-10-13得票数 43
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