pyspark中的pivot数据帧
是一种数据操作技术，用于将长格式的数据转换为宽格式。它可以根据某一列的值进行数据透视，将该列的值作为新的列名，并将其他列的值填充到相应的位置上。
在pyspark中，pivot数据帧可以通过DataFrame的pivot方法来实现。该方法接受三个参数：pivot_col、values和agg_func。pivot_col指定要进行透视的列名，values指定要填充到新列中的列名，agg_func指定对values列进行聚合的函数。
pivot数据帧的优势在于可以方便地对数据进行重塑和汇总，使得数据分析和可视化更加灵活和高效。它可以用于各种场景，例如销售数据的透视分析、用户行为数据的统计汇总等。
在腾讯云的产品中，与pyspark中的pivot数据帧相关的产品是腾讯云的大数据计算服务TencentDB for Apache Spark。该服务提供了强大的分布式计算能力，可以支持大规模数据处理和分析。您可以通过TencentDB for Apache Spark来实现数据透视和聚合操作，从而实现类似于pivot数据帧的功能。
更多关于TencentDB for Apache Spark的信息，请访问腾讯云官方网站： https://cloud.tencent.com/product/spark
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2021 3 我想让它成为支点，我已经在expression pivotdata=spark.sql("select * from test").groupby("Country").pivot("Year").sum("Value").show()下面尝试过了 我得到了输出，但除了剩下的两列外，它只显示了几列 Country 2018 2019 2020 2021
US
浏览 10提问于2020-06-23得票数 1
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旋转一个流数据帧pyspark
、、、、
我有一个来自kafka的流式数据帧，我需要旋转两列。这是我目前使用的代码： streaming_df = streaming_df.groupBy('Id','Date')\spark.sql("select * from stream").show(20, False)
query.stop() ` 我收到以下错误：<em
浏览 16提问于2021-07-14得票数 1
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我有两个不同的pyspark数据帧，需要合并成一个。有一些逻辑需要为合并编码。其中一个数据帧具有以下模式：(id，类型，计数)，另一个具有模式：(id，timestamp，test1，test2，test3) 第一个数据帧是通过sql "group by“查询创建的。可以有重复的ids，但ids的类型将有所不同。并且，对于给定的类型，有一个相关的计数。
浏览 46提问于2020-01-29得票数 0
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我需要在使用groupBy时从pyspark获得条件输出的帮助。LogOn|Success|| 2| LogOn|Success|下表显示了我想要的内容|+----+-----------+-------+
总体而言，我尝试按时间分组并填充新列，最好是让代码填充列名，因为我不会总是有一个完整的列表和计数我知道我正在尝试做的一部
浏览 1提问于2018-10-08得票数 0
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我尝试了这里显示的另一种方法：，它不适用于我的数据帧。我有一个数据文件，如下所示：-------------------------------------------xyzColour Blue 2 Samsung abcimp
浏览 5提问于2022-07-16得票数 0
我在pyspark中有一个这样的数据帧。pyspark dataframe的pivot函数需要聚合函数，在我的例子中，col_1也不是唯一的。
浏览 1提问于2020-03-21得票数 0
2回答
我正在尝试透视SQL Server中的一个表(52M+观察值)，但是我没有得到所需的结果。有15个描述，每个描述都有一个我需要透视的值。原始数据帧： ID | Date | Description| Value [ABC],
[XYZ
浏览 37提问于2020-09-03得票数 2
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在Pyspark中，是否有可能同时为不同的列创建透视图？我有一个这样的数据帧： sdf = spark.createDataFrame(| 2 | 7 | 8 | 3 |
+----+------+------+-------+ 我想要在多个列(val1，val2，...)上透视这个数据帧
浏览 15提问于2019-10-09得票数 2
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我有一个非常大的pyspark数据帧，我取了一个样本，把它转换成pandas数据帧。sample = heavy_pivot.sample(False, fraction = 0.2, seed = None)数据帧如下所示101272 0.1666678 1020561 0.000000
9 1023646
浏览 2提问于2018-05-09得票数 1
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我有一段pyspark代码，用于将数据帧转换为物理表：如果数据帧df包含名称中包含空格的列则会失败，并显示以下错误：
18/03/08 10:33:29 ERROR CreateDataSourceTableAsSelectCommand: Failed to write to table pivot<
浏览 4提问于2018-03-08得票数 1
我想要旋转一个spark数据帧，我引用了，基于pivot函数，线索是.groupBy('name').pivot('name', values=None)。这是我的数据集， Out[75]:
|customer_id| name|spDF.groupBy('name').piv
浏览 2提问于2018-08-13得票数 8
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我有一个类似于以下结构的数据框架：training = spark.createDataFrame([# Attempt 1 .withColumn("week_of_year",") \
.sum("amount")
浏览 0提问于2018-08-23得票数 3
我必须对dataframe的"activity“列执行group和pivot操作，并用"quantity”列之和填充由pivot产生的新列。但是，其中一个活动列必须使用“成本”列的总和填充。分组和支点之前的数据帧：| id | quantity | cost | activityswimming | outd
浏览 1提问于2022-08-01得票数 0
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熊猫/星火/时间系列
、、、、
原始数据：预期结果：行数为400百万。有什么建议吗？在Excel中，可以这样做：
将"ID“和"Time”复制到新工作表。
浏览 3提问于2021-07-19得票数 0
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我有title和bin的数据| Title| bin| +---------------------+-------------+| 1| 1 | 3|
+--
浏览 2提问于2022-01-15得票数 1
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我有一个很长的火花放电数据文件，如下所示：|number||12.4 ||42.3 ||42.3 ||44.2 ||45.4 |理想情况下，我希望将其重塑为nxn矩阵，其中n是sqrt(length of pyspark dataframe)。虽然有一个解决方案，方法是将它转换成一个numpy数组，然后将其重组为nxn矩阵，但我希望这是在pyspark中完成<e
浏览 1提问于2021-03-25得票数 2
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在pyspark中，我遇到了将数组拆分成单独列的问题。数组长度可变(范围为0-2064)。我试图重用我发现的一段代码，但由于数据太大，它不起作用。这是我在将数组转换为字符串(dec_spec_str)后尝试的部分。这需要永远的时间。任何帮助都是非常感谢的。string")).alias("name"),
f.expr("dec_spec_str[pos]").alias("va
浏览 82提问于2020-11-01得票数 0
在链接中，用户可以在Spark3.2中的PySpark之上与熊猫合作。是否需要很长时间才能将PySpark数据帧转换为PySpark熊猫数据框架？我知道将PySpark数据帧转换为熊猫数据框架需要很长时间。
浏览 9提问于2022-03-02得票数 1
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我正在尝试使用子集(drop_duplicates=‘’，keep=False)在我的数据帧中删除重复项。显然，它在我的Jupyter Notebook中工作正常，但当我试图通过终端以.py文件的形式执行时，我得到了以下错误： Traceback (most recent call last):
File"/home/source/fork/PySpark_Analytics/Notebo
浏览 110提问于2019-06-20得票数 1
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