Pyspark:在groupby之后计算min和avg的错误结果 - 腾讯云开发者社区

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在 PySpark 中，如何使用 groupBy() 和 agg() 进行数据聚合操作？

在 PySpark 中，可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组，而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...以下是一个示例代码，展示了如何在 PySpark 中使用groupBy()和agg()进行数据聚合操作：from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions...按某一列进行分组：使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算：使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。...在这个示例中，我们计算了 column_name2 的平均值、column_name3 的最大值、column_name4 的最小值和 column_name5 的总和。...avg()、max()、min() 和 sum() 是 PySpark 提供的聚合函数。alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果：使用 result.show() 方法显示聚合结果。

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初识Structured Streaming

但Spark的流计算是将流数据按照时间分割成一个一个的小批次(mini-batch)进行处理的，其延迟一般在1秒左右。吞吐量和Flink相当。...但由于Spark拥有比Flink更加活跃的社区，其流计算功能也在不断地完善和发展，未来在流计算领域或许足以挑战Flink的王者地位。...相比于 Spark Streaming 建立在 RDD数据结构上面，Structured Streaming 是建立在 SparkSQL基础上，DataFrame的绝大部分API也能够用在流计算上，实现了流计算和批处理的一体化...at-most once，at-least once 和 exactly once: 这是分布式流计算系统在某些机器发生发生故障时，对结果一致性(无论机器是否发生故障，结果都一样)的保证水平。...，滑动周期为5min，并统计滑动窗口内的平均交易价格 dfprice_avg = dfprice.groupBy(F.window(dfprice.dt, "10 minutes", "5 minutes

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...import functions df.groupBy(“A”).agg(functions.avg(“B”), functions.min(“B”), functions.max(“B”)).show...() 整合后GroupedData类型可用的方法（均返回DataFrame类型）： avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行...，返回DataFrame有2列，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min...该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。

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PySpark 是如何实现懒执行的？懒执行的优势是什么？

在 PySpark 中，懒执行（Lazy Evaluation）是一种重要的优化机制。它意味着在数据处理过程中，实际的计算操作并不是在定义时立即执行，而是在最终需要结果时才触发执行。...一旦触发“动作”操作，PySpark 会根据构建好的 DAG 执行实际的计算任务。懒执行的优势优化执行计划：通过懒执行，PySpark 可以在实际执行之前对整个执行计划进行优化。...例如，它可以合并多个操作，减少中间结果的存储和传输，从而提高性能。减少不必要的计算：如果某些操作的结果在后续步骤中不再需要，懒执行可以避免这些不必要的计算，节省计算资源。...例如，你可以定义一系列的转换操作，然后在最后一步触发实际的计算，这样可以确保整个流程的高效执行。...("column_name1").agg( avg("column_name2").alias("average_value"))# 触发实际的计算result = grouped_df.collect

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在提升和转换之后优化云计算效率的10个步骤

许多云计算提供商通过数据复制并将其分散在多个数据服务器上，使用数据复制来保证文件的安全。数据重复可能会引起对企业敏感信息的多种担忧。因此，企业可以通过云计算提供商增加细粒度访问策略来控制数据。...2.性能改进企业有多种方法可以根据其当前的工作负载和首选的云计算提供商来增强云计算服务性能。AWS公司提供了一系列工具来在某些情况下提高性能。...4.计算存储和网络管理企业在存储工作负载之前计算其云存储要求，在闪存和机械硬盘之间有效地转移工作负载非常重要。此外，需要考虑根据工作负载和应用程序分配计算资源。...在云平台中的高效网络管理方面，软件定义网络可能是最动态和最可靠的网络管理配置，它可以在云计算环境中监控和提高网络性能。...数据分析是一个重要的基石，有可能在目标领域分析和提高云计算效率。 7.监控计算能力企业最终通常会为其工作负载和应用程序提供过多的计算能力。这种计算能力的大部分仍未使用，并且会浪费掉。

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使用Elasticsearch、Spark构建推荐系统 #2：深入分析

和itemfactor vector存储到Elasticsearch from pyspark.sql.functions import lit, current_timestamp, unix_timestamp...，用prudoct点乘对user计算推荐物品。...其一，工程和学术做trade-off的结果，在model serving过程中对几百万个候选集逐一跑一遍模型的时间开销显然太大了，因此在通过Elasticsearch最近邻搜索的方法高效很多，复杂度nlogn...image.png 另外一个评估指标是MRR（Mean Reciprocal Rank）: image.png 具体相关的计算pyspark代码 ( predictions...('rank').alias('min_rank') ) .agg( (sum('sum_pred') / sum('n')).alias('avg 1-score'),

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

groupby/groupBy：分组聚合分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作，其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似，既可直接根据某一字段执行聚合统计，也可根据某一列的简单运算结果进行统计...groupby和groupBy是互为别名的关系，二者功能完全一致。...之后所接的聚合函数方式也有两种：直接+聚合函数或者agg()+字典形式聚合函数，这与pandas中的用法几乎完全一致，所以不再赘述，具体可参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？一文。...select） show：将DataFrame显示打印实际上show是spark中的action算子，即会真正执行计算并返回结果；而前面的很多操作则属于transform，仅加入到DAG中完成逻辑添加...按照功能，functions子模块中的功能可以主要分为以下几类：聚合统计类，也是最为常用的，除了常规的max、min、avg(mean)、count和sum外，还支持窗口函数中的row_number、

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7道SparkSQL编程练习题

公众号后台回复关键词：pyspark，获取本项目github地址。为强化SparkSQL编程基本功，现提供一些小练习题。读者可以使用SparkSQL编程完成这些小练习题，并输出结果。...这些练习题基本可以在15行代码以内完成，如果遇到困难，建议回看上一节SparkSQL的介绍。完成这些练习题后，可以查看本节后面的参考答案，和自己的实现方案进行对比。...from pyspark.sql import SparkSession #SparkSQL的许多功能封装在SparkSession的方法接口中 spark = SparkSession.builder...----------------+ 2，求众数 #任务：求data中出现次数最多的数，若有多个，求这些数的平均值 from pyspark.sql import functions as F data...，包括class和age。

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“用大数据盯着天看地”——聊聊环境监测的精准化升级

传感器价格在下降、5G 和物联网设备铺得越来越广、云计算和大数据平台算力越来越强，现在我们可以把“看天”“看地”“看水”的能力提升到一个全新的精细化水平。...实时计算区域 PM2.5 平均值pm25_avg = data_df.groupBy("station_id") \ .agg(avg("pm25").alias("avg_pm25"))# 6....实际应用中，我们可以把计算结果推送到地图可视化平台，实现实时空气质量热力图。3. 从监测到预测，才是真正的“精准”精准不仅是“知道现在”，还要“预判未来”。...案例：智慧城市里的“空气管家”我在和某智慧城市团队交流时，他们就干了这么一件事：在全市布了 5000 多个低成本空气传感器，每 5 秒采集一次数据。数据通过 5G 网关进入云端大数据平台。...结果就是——过去要等一天才能出的空气报告，现在市民打开手机，能看到实时地图和 24 小时预测，还能收到个性化的健康建议。5.

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PySpark入门级学习教程，框架思维（中）

上一节的可点击回顾下哈。《PySpark入门级学习教程，框架思维（上）》 ? Spark SQL使用在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。...(["sex", "age"]) df.groupBy("sex").agg(F.min(df.age).alias("最小年龄"), F.expr("avg...，通常用于分析数据，比如我们指定两个列进行聚合，比如name和age，那么这个函数返回的聚合结果会 # groupby("name", "age") # groupby("name") # groupby...("age") # groupby(all) # 四个聚合结果的union all 的结果 df1 = df.filter(df.name !...Flora| 28| 90| F| # |Peter| 55| 100| M| # | Mei| 54| 95| F| # +-----+---+-----+---+ # cube 聚合之后的结果

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基于PySpark的流媒体用户流失预测

定义客户流失变量：1—在观察期内取消订阅的用户，0—始终保留服务的用户由于数据集的大小，该项目是通过利用apache spark分布式集群计算框架，我们使用Spark的Python API，即PySpark...3.1转换对于在10月1日之后注册的少数用户，注册时间与实际的日志时间戳和活动类型不一致。因此，我们必须通过在page列中找到Submit Registration日志来识别延迟注册。...4.探索性数据分析在完成特征工程步骤之后，我们分析了构建的特征之间的相关性。...基于交叉验证中获得的性能结果（用AUC和F1分数衡量），我们确定了性能最好的模型实例，并在整个训练集中对它们进行了再训练。...一些改进是在完全稀疏的数据集上对模型执行全面的网格搜索。利用到目前为止被忽略的歌曲级特征，例如，根据在指定观察期内听过的不同歌曲/艺术家计算用户的收听多样性等。

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PySpark 通过Arrow加速

通过PySpark,我们可以用Python在一个脚本里完成数据加载，处理，训练，预测等完整Pipeline,加上DB良好的notebook的支持，数据科学家们会觉得非常开心。...性能损耗点分析如果使用PySpark,大概处理流程是这样的(注意，这些都是对用户透明的) python通过socket调用Spark API(py4j完成)，一些计算逻辑，python会在调用时将其序列化...序列化反序列化耗时应该占用额外耗时的70%左右。我们说，有的时候把序列化框架设置为Kyro之后，速度明显快了很多，可见序列化的额外耗时是非常明显的。...，然后进行时间计算。...), F.randn(seed=27).alias("normal")) # 更少的内存和更快的速度

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分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

一、大数据框架及Spark介绍 1.1 大数据框架大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。...该程序先分别从textFile和HadoopFile读取文件，经过一些列操作后再进行join，最终得到处理结果。...相比于mllib在RDD提供的基础操作，ml在DataFrame上的抽象级别更高，数据和操作耦合度更低。注：mllib在后面的版本中可能被废弃，本文示例使用的是ml库。...分布式机器学习原理在分布式训练中，用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享，这些处理器称为工作器节点，通过这些工作器节点并行工作以加速模型训练。...分布式训练可用于传统的 ML 模型，但更适用于计算和时间密集型任务，如用于训练深度神经网络。

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利用PySpark 数据预处理（特征化）实战

前言之前说要自己维护一个spark deep learning的分支，加快SDL的进度，这次终于提供了一些组件和实践，可以很大简化数据的预处理。...第一个是pyspark的套路，import SDL的一些组件，构建一个spark session： # -*- coding: UTF-8 -*- from pyspark.sql import SparkSession...# 我们根据用户名groupby ，把用户看过的所有文章聚合然后计算一个向量 def avg_word_embbeding_2(word_seq): result = np.zeros(embedding_size..._2_udf = udf(avg_word_embbeding_2, ArrayType(FloatType())) person_behavior_vector_all_df = person_behavior_vector_df.groupBy...当然还有之前计算出来的访问内容的数字序列，但是分在不同的表里(dataframe)，我们把他们拼接成一个： pv_df = person_basic_info_with_all_binary_df.select

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PySpark做数据处理

1 PySpark简介 PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。...Spark是采用内存计算机制，是一个高速并行处理大数据的框架。Spark架构如下图所示。 ? 1：Spark SQL：用于处理结构化数据，可以看作是一个分布式SQL查询引擎。...2：Spark Streaming：以可伸缩和容错的方式处理实时流数据，采用微批处理来读取和处理传入的数据流。 3：Spark MLlib：以分布式的方式在大数据集上构建机器学习模型。...在Win10的环境变量做如下配置 1 创建变量：HADOOP_HOME和SPARK_HOME，都赋值：D:\DataScienceTools\spark\spark_unzipped 2 创建变量：PYSPARK_DRIVER_PYTHON...) 最小值运算 df.groupBy('mobile').min().show(5,False) 求和运算 df.groupBy('mobile').sum().show(5,False) 对特定列做聚合运算

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另类却不罕见的聚合运算

标准 SQL 中提供了五种最常用的聚合运算：SUM/COUNT/AVG/MIN/MAX，都是对集合计算出单值。...，但分组聚合的计算结果却不是二维的 DataFrame。...如果想返回 DataFrame，要写成：login.groupby('user').agg({'time': 'min'})但这和全集聚合的语法风格又有点不一致了。...聚合函数常常可以在遍历过程中完成计算，不需要先获取完整的分组子集，这样内存占用会小很多。...小结一下：SQL 只提供了最基础的聚合运算，稍复杂一些的任务都会非常困难；Python 要好很多，有更丰富的概念和运算，能够完成更复杂的计算任务，但是概念体系比较杂乱，语法风格在不同情况下不一致，难学难记

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

1.窄操作这些计算数据存在于单个分区上，这意味着分区之间不会有任何数据移动。...常见的执行窄操作的一般有：map()，mapPartition()，flatMap()，filter()，union() 2.宽操作这些计算数据存在于许多分区上，这意味着分区之间将有数据移动以执行更广泛的转换...\n", rdd_map_test.collect()) 相当于只从第一层 tuple 中取出了第0和第3个子tuple, 输出为： [((10,1,2,3), (20,2,2,2))] 2.flatMap...之后就会消掉一个: [(10,1,2,3), (10,1,2,4)] 6.groupBy() 对元素进行分组,可以是具名函数，也可以是匿名，用来确定对所有元素进行分组的键,或者指定用于对元素进行求值以确定其分组方式的表达式...if sum(seq) > 6: return "big" else return "small" # 下面这两种写法结果都是一样的 groupby_rdd

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pyspark 特征工程

曾经在15、16年那会儿使用Spark做机器学习，那时候pyspark并不成熟，做特征工程主要还是写scala。...最近重新学习了下pyspark，笔记下如何使用pyspark做特征工程。...我们使用movielens的数据进行，oneHotEncoder、multiHotEncoder和Numerical features的特征处理。...pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import * from pyspark.sql.types import *...(F.lit(1)).alias('ratingCount'), F.avg("rating

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(要计算只含加法，减法和乘法的整数表达式除以正整数n的余数，可以在每步计算之后对n取余，结果不变。)

#include<stdio.h> int main(){ int n,s=0; scanf("%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++...

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Elasticsearch的R在这里，查询与聚合

_score相关性，它不进行此项计算，故比query查询快例如：条件：年龄在10到50，性别是男性别一定不能是女 id是1~8的或者职位带有...在频繁查询的时候，建议用过滤而不是索引。过滤跟查询的请求体基本相似，只不过多嵌套了一层filtered。...、桶聚合、管道聚合和矩阵聚合，常用的有指标聚合和桶聚合，本文主要看一下指标聚合和桶聚合怎么使用。..."age_avg": { "value": 35 } } } (5)对某个字段的值进行去重之后再取总数【sql】 select count(distinct...，avg和sum五个指标【sql】 select count(distinct age),sum(age),avg(age),max(age),min(age) from company 【ES】

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7道SparkSQL编程练习题

“用大数据盯着天看地”——聊聊环境监测的精准化升级

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基于PySpark的流媒体用户流失预测

PySpark 通过Arrow加速

分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

利用PySpark 数据预处理（特征化）实战

PySpark做数据处理

另类却不罕见的聚合运算

Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

pyspark 特征工程

(要计算只含加法，减法和乘法的整数表达式除以正整数n的余数，可以在每步计算之后对n取余，结果不变。)

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