三个的的用法顺口溜,三个的的用法和区别

　　按agg分组的目录使用数据框架由agg直接计算。

　　组聚集的使用

　　pyspark的agg聚合操作是达到聚合字段的目的所必需的。应用操作都是逐行操作，没有实际的聚合。

　　pyspark中为agg操作定义了很多方便的操作函数，可以直接调用进行操作。

　　见自3360 - 0.5 2.5 3.0请见 id p index xinf xup yinf ysup m-m---2.5 3.0 540928.0，1243.0 2 12024.2998047 13 0.3 0.5 2.5 3.0 540917.0-见collect_first，meanin:df.groupby(中集料

　　from py Spark . sqlimportsparksessionfrompyspark . sqlimportfunctionsasfnimportosos . environ[ Java _ home ]=r c 3360 jd60软件Spark-2.2.0-SXDYJ-Hadoop 2.7 OS。environ[ Spark-2 . 2 . 0-SXDYJ-Hadoop 2.7(Python Spark=Spark sessssion)数据科学家)，(美国)90000，7，7，7，)克拉克，)数据科学家，)英国，111000，10)，(让数据工程师，，，，CLL 斯科特，数据工程师，美国，115000，13)斯科特，数据工程师，20)，)泽维尔，(营销，(美国，11

　　下面再看几个例子

　　#单列汇总，求每份工作的最高工资DF1=df。groupby (job))。最大)薪金))DF1。显示))

　　单列聚合，求每个job的最高工资

　　#对多个关键字进行分组，并对多个列执行相同的聚合操作。每个工作和国家的最高工资和最高资本公积是df.groupby(工作)，国家)。AgG) fn.max)薪金)和ffcountry。

　　多关键字分组， 对多列进行同样的聚合操作，求每个Job，每个Country的最高工资和最高资备

　　#对多个列执行不同的聚合操作，使对应的列命名为df.groupby (job)。工资)。别名)sum _ salary)，fn。平均工资)

　　Dataframe agg直接计算spark的agg，可以直接对Dataframe进行密集型操作。在简单的情况下，可以直接列出每一列。

　　复杂情况是指不能直接包含每一列的表达式，需要创建一组表达式的情况。

　　#====================简单情况=================简单情况=========vtm 100 2019 06 01 120431648744 1 a2vtm 100 y95pr 090 1420v a2pvd 100 2019 06 01 1204240 a2rsm 100 2019 06 012595794======直接用循环构造表达式集合=======loop-agglist 3360[Columbus avg(total _ bill)，columnbAVG) tip，Columbus avg)size avg(size)3360 double。

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