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grouped_agg : pandas_udf,Pyspark的多个参数

grouped_agg: pandas_udf是Pyspark中的一个函数,用于在分组数据上应用自定义的聚合函数。它接受多个参数,以下是对每个参数的解释:

  1. grouped_agg函数:这是一个Pyspark的函数,用于在分组数据上应用聚合操作。它接受一个或多个列作为输入,并返回一个或多个聚合结果。
  2. pandas_udf函数:这是一个Pyspark的函数,用于定义自定义的聚合函数。它接受一个Python函数作为输入,并返回一个Pandas DataFrame。

在使用grouped_agg函数时,我们可以传递多个参数来指定聚合操作的行为。以下是一些常见的参数:

  • groupby:指定要分组的列或列的列表。它可以是一个字符串,表示单个列,也可以是一个列表,表示多个列。
  • agg_func:指定要应用的聚合函数。它可以是一个内置的聚合函数,如sum、mean、count等,也可以是一个自定义的聚合函数。
  • agg_cols:指定要聚合的列或列的列表。它可以是一个字符串,表示单个列,也可以是一个列表,表示多个列。
  • agg_args:指定聚合函数的其他参数。它可以是一个字典,其中键是参数名,值是参数值。
  • window:指定窗口函数的窗口规范。它可以是一个字符串,表示窗口的类型和大小,也可以是一个窗口对象。
  • order_by:指定排序的列或列的列表。它可以是一个字符串,表示单个列,也可以是一个列表,表示多个列。
  • partition_by:指定分区的列或列的列表。它可以是一个字符串,表示单个列,也可以是一个列表,表示多个列。
  • dropna:指定是否删除缺失值。它可以是一个布尔值,表示是否删除缺失值,也可以是一个字符串,表示删除缺失值的方式。
  • fillna:指定缺失值的填充方式。它可以是一个字典,其中键是列名,值是填充值。
  • min_periods:指定计算滑动窗口函数所需的最小观测数。它可以是一个整数,表示最小观测数,也可以是一个字符串,表示最小观测数的计算方式。
  • freq:指定时间窗口函数的频率。它可以是一个字符串,表示频率的类型和大小。
  • time_column:指定时间窗口函数的时间列。它可以是一个字符串,表示时间列的名称。
  • start_column:指定时间窗口函数的开始列。它可以是一个字符串,表示开始列的名称。
  • end_column:指定时间窗口函数的结束列。它可以是一个字符串,表示结束列的名称。
  • ignore_nulls:指定是否忽略缺失值。它可以是一个布尔值,表示是否忽略缺失值,也可以是一个字符串,表示忽略缺失值的方式。
  • ignore_index:指定是否忽略索引。它可以是一个布尔值,表示是否忽略索引,也可以是一个字符串,表示忽略索引的方式。
  • as_index:指定是否将分组列作为索引。它可以是一个布尔值,表示是否将分组列作为索引,也可以是一个字符串,表示将分组列作为索引的方式。
  • squeeze:指定是否压缩结果。它可以是一个布尔值,表示是否压缩结果,也可以是一个字符串,表示压缩结果的方式。
  • observed:指定是否考虑重复值。它可以是一个布尔值,表示是否考虑重复值,也可以是一个字符串,表示考虑重复值的方式。
  • drop:指定是否删除分组列。它可以是一个布尔值,表示是否删除分组列,也可以是一个字符串,表示删除分组列的方式。
  • keep:指定保留的分组列。它可以是一个字符串,表示保留的分组列,也可以是一个列表,表示保留的分组列的列表。
  • margins:指定是否添加边际汇总。它可以是一个布尔值,表示是否添加边际汇总,也可以是一个字符串,表示添加边际汇总的方式。
  • margins_name:指定边际汇总的名称。它可以是一个字符串,表示边际汇总的名称。

对于grouped_agg函数的应用场景,它适用于需要在分组数据上进行自定义聚合操作的情况。例如,我们可以使用grouped_agg函数计算每个分组的平均值、总和、最大值等。

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