我有一个数据帧,它有'prod_key','prod_name','Sales','Volume‘。我想要得到df的所有描述性统计数据。groupby_cols = ['prod_key','prod_name']
aggregate_cols = [ 'Salesc)) for f in funs for c in aggre
如何联合包含不同列数的两个数据帧A和B,并为数据帧A和B中不常见的列获取空值?我可以看到spark的unionAll不支持此操作,并抛出以下错误
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performedon tables with the same number of columns, but the left table has 11 columns and the rig
我只是尝试使用databricks中的sparklyr导入的数据来查找日期列的最大值: data %>% dplyr::select(date_variable) %>% max() 这将返回一个错误: Error in max(.) : invalid 'type' (list) of argument Error in max(.) : invalid 'type' (list) of argument如果我只做max(data$d