Spark dataframe groupby和order group？

Spark DataFrame的groupby和order group是用于对DataFrame进行分组和排序的操作。

groupby：groupby操作用于将DataFrame按照指定的列或表达式进行分组。分组后，可以对每个组进行聚合操作，如求和、平均值等。groupby操作返回一个GroupedData对象，可以通过该对象调用聚合函数进行进一步的操作。
order group：order group是指在对DataFrame进行分组后，再按照指定的列或表达式进行排序。可以通过调用orderBy函数实现。orderBy函数接受一个或多个列名或表达式，并按照指定的顺序对DataFrame进行排序。

下面是一个示例代码，演示了如何使用groupby和order group操作：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

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

# 创建一个示例DataFrame
data = [("Alice", 25, "A"),
        ("Bob", 30, "B"),
        ("Alice", 35, "A"),
        ("Bob", 40, "B"),
        ("Alice", 45, "A")]

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

# 使用groupby操作按照Group列进行分组，并计算每个组的平均年龄
grouped_df = df.groupby("Group").avg("Age")

# 使用order group操作按照平均年龄降序排序
result = grouped_df.orderBy(col("avg(Age)").desc())

# 打印结果
result.show()

在上述示例中，首先使用groupby操作按照"Group"列进行分组，并计算每个组的平均年龄。然后使用order group操作按照平均年龄降序排序。最后打印结果。

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