Pyspark dataframe -获取两列变量的计数

Pyspark DataFrame是一种基于Spark的分布式数据处理框架，用于处理大规模数据集。它提供了丰富的API和功能，可以进行数据转换、过滤、聚合等操作。

要获取两列变量的计数，可以使用Pyspark DataFrame的groupBy和count方法。首先，使用groupBy方法按照两列变量进行分组，然后使用count方法计算每个组的计数。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建DataFrame
data = [("Alice", 25, "Female"),
        ("Bob", 30, "Male"),
        ("Charlie", 35, "Male"),
        ("Alice", 40, "Female"),
        ("Bob", 45, "Male")]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Gender"])

# 获取两列变量的计数
count_df = df.groupBy("Name", "Gender").count()

# 显示结果
count_df.show()

运行以上代码，将会输出按照"Name"和"Gender"两列变量分组后的计数结果：

+-------+------+-----+
|   Name|Gender|count|
+-------+------+-----+
|    Bob|  Male|    2|
|  Alice|Female|    2|
|Charlie|  Male|    1|
+-------+------+-----+

在这个示例中，我们按照"Name"和"Gender"两列变量进行分组，并计算每个组的计数。最后，我们得到了每个组的计数结果。

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