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