三个的的用法顺口溜,三个的的用法和区别

  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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