PySpark旋转，以列形式输出
PySpark旋转是指使用PySpark库中的函数和方法将数据表或数据集中的行转换为列，并以列形式输出结果。这种操作通常用于数据透视和数据重塑，以便更好地理解和分析数据。
PySpark提供了pivot函数来执行旋转操作。pivot函数需要指定旋转的列和值列，并可以选择指定聚合函数来处理重复值。它可以按照某一列的值进行分组，并将其他列的值作为新的列进行展示。
优势：
- 数据重塑：通过旋转操作，可以将原始数据表中的行转换为列，从而更好地组织和展示数据，方便后续的分析和可视化。
- 数据透视：旋转操作可以将数据表中的某一列的值作为新的列进行展示，从而实现数据透视的效果，更好地理解数据的关系和趋势。
- 灵活性：PySpark的旋转操作可以根据具体需求选择不同的聚合函数来处理重复值，从而满足不同的分析需求。
应用场景：
- 数据分析：在数据分析过程中，经常需要对数据进行透视和重塑，以便更好地理解和分析数据。PySpark的旋转操作可以帮助分析师快速进行数据透视和重塑，提高分析效率。
- 报表生成：在报表生成过程中，经常需要将原始数据表中的行转换为列，并按照某一列的值进行分组展示。PySpark的旋转操作可以方便地实现这一需求，生成符合报表格式的数据。
- 数据可视化：在数据可视化过程中，经常需要对数据进行透视和重塑，以便更好地展示数据的关系和趋势。PySpark的旋转操作可以帮助开发人员快速进行数据透视和重塑，提高可视化效果。
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1回答
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from pyspark.
浏览 8提问于2019-10-26得票数 0
以下代码输出一个表：df1.registerTempTable("df1")该表有一个大整数形式的“Date”列：
202207162022071
浏览 1提问于2022-06-07得票数 0
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浏览 1提问于2020-11-27得票数 3
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预期的输出
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我有一个具有以下模式的dataframe：|-- _1: struct (nullable = true)|-- _2: struct (nullable = true)我希望将dataframe转换为以下模式：|-- _1: struct (nullable =
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我正在尝试读取从PySpark.My到JSON的流JSON数据，如下所示：我已经指定了模式，但是当spark读取数据时，我会得到from pyspark.sql.types import *
StructFieldfrom_json("my_json_dat
浏览 0提问于2018-09-21得票数 0
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我还有更多的问题要问-- ，我正在尝试从一个dataframe构建labledPoints，在这里，我有列中的特性和标签。这些特性都是布尔型的，只有1/0。assembler.setOutputCol('features')
from pyspark.mllib.regressionimport LabeledPoint
from pyspark.sql.
浏览 1提问于2016-06-01得票数 1
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最初，我用-1填充了所有空值，以完成我在Pyspark中的联接。'Letter': ['A', '-1', 'B', 'A'],
pyspark_df
浏览 6提问于2020-06-29得票数 5
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1回答
现在，我想以脚本的形式执行这段代码。但是，当我运行python样式的pyspark -c cmds.py时，我得到了Error: Invalid argument to --conf: cmds.py。这是cmds.pyfrom pyspark.sql import SQLContext
帮助在我的python管道中实现了pyspark调用。不需要外接电话..。
浏览 3提问于2016-07-26得票数 2
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输入将是点A和B，并可以提供任何方便的形式。输出是以度为单位的角度(但如果AO逆时针旋转以得到BO，则为正)，如果顺时针旋转则为负。如果角度是180度，你可以返回一个负或正输出。示例：输入：A(5,-5) B(5,5)输出：90 (AO是旋转90度以获得BO)。这是密码-高尔夫，所以以</
浏览 0提问于2015-10-26得票数 12
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一个让我头疼的小问题。例如，而不是像这样：-你可以这样做吗：-我找不到任何参考资料来确认这是否可能。
浏览 2提问于2013-01-22得票数 2
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我有一个spark dataframe，它有一个类型为spark.mllib.linalg.SparseVector的列：2)如何打印所有的向量？
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我有一个，它包含字符串和int列。spark = SparkSession.builder.enableHiveSupport().getOrCreate() ["Name", &q
浏览 0提问于2020-07-28得票数 1
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当我在pyspark中读取文件时，dataframe分别有三列a、b、c。A和c有数据，b有4个空格的数据。将文件写入csv时，4个空格的数据丢失，它将以空字符串的形式写入文件。输入文件：输出文件：如何按原样保留这4个空间的数据？
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我的目标:我想
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我正在使用csv文件进行如下的处理然后保存到dbCREATE DATABASE IF NOT EXISTS MY_DBdf.write.saveAsTable("MY_DB.mycsv")现在，如果是拼花，我也在做同样的事情。然后
浏览 4提问于2022-09-26得票数 0
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因此，似乎可以将“list”作为dataframe中的列数据类型。
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20210611]|3 |给你个提示，它来自于这样的旋转from pyspark.sql.functions import max as pyspark_max, min as pyspark_min, sum as pyspark_sum, avg,gps.date"])
date.groupBy('date').agg(cou
浏览 3提问于2021-12-06得票数 1
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