pyspark: groupby和aggregate avg，以及多列上的first

pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了丰富的功能和工具，可以在分布式计算环境中进行数据处理和分析。在pyspark中，groupby和aggregate是两个常用的操作，用于对数据进行分组和聚合计算。

1. groupby操作：
   • 概念：groupby操作用于将数据按照指定的列或列组进行分组，将具有相同值的行分为一组。
   • 优势：groupby操作可以方便地对数据进行分组，以便后续进行聚合计算或其他操作。
   • 应用场景：常见的应用场景包括按照某个列进行分组统计、按照多个列进行分组统计等。
   • pyspark示例代码：
   • pyspark示例代码：

• aggregate操作：
  • 概念：aggregate操作用于对分组后的数据进行聚合计算，可以使用内置的聚合函数（如avg、sum、count等）或自定义的聚合函数。
  • 优势：aggregate操作可以对分组后的数据进行灵活的聚合计算，满足不同的需求。
  • 应用场景：常见的应用场景包括计算每个分组的平均值、求和、计数等。
  • pyspark示例代码：
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• 多列上的first操作：
  • 概念：在pyspark中，first操作用于获取每个分组中指定列的第一个非空值。
  • 优势：first操作可以方便地获取每个分组中指定列的第一个值，适用于需要获取分组内某个列的首个值的场景。
  • 应用场景：常见的应用场景包括获取每个分组的首个日期、首个事件等。
  • pyspark示例代码：
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