PySpark 同时使用聚合和分组依据
PySpark using both aggregate and group by
有人可以帮助我使用聚合函数和 groupby 函数来处理 pyspark 吗？我已经制作了我的数据框，并应用了过滤器和选择来获取我想要的数据。但是，我现在无法正确地聚合事物。
目前我的代码输出如下内容：
+----------+-----------+--------------+---------------+----------+---------+
|l_orderkey|o_orderdate|o_shippriority|l_extendedprice|l_discount| rev|
+----------+-----------+--------------+---------------+----------+---------+
| 53634| 1995-02-22| 0| 20517.44| 0.08|18876.045|
| 265539| 1995-01-25| 0| 70423.08| 0.01| 69718.85|
| 331590| 1994-12-10| 0| 46692.75| 0.03| 45291.97|
| 331590| 1994-12-10| 0| 37235.1| 0.1| 33511.59|
| 420545| 1995-03-05| 0| 75542.1| 0.04|72520.414|
| 420545| 1995-03-05| 0| 1062.0| 0.07|987.66003|
| 420545| 1995-03-05| 0| 9729.45| 0.1| 8756.505|
| 420545| 1995-03-05| 0| 15655.6| 0.04|15029.375|
| 420545| 1995-03-05| 0| 3121.3| 0.03|3027.6611|
| 420545| 1995-03-05| 0| 71723.0| 0.03| 69571.31|
| 488928| 1995-02-15| 0| 1692.77| 0.01|1675.8423|
| 488928| 1995-02-15| 0| 22017.84| 0.01|21797.662|
| 488928| 1995-02-15| 0| 57100.42| 0.04|54816.402|
| 488928| 1995-02-15| 0| 3807.76| 0.05| 3617.372|
| 488928| 1995-02-15| 0| 73332.52| 0.01|72599.195|
| 510754| 1994-12-21| 0| 41171.78| 0.09| 37466.32|
| 512422| 1994-12-26| 0| 87251.56| 0.07| 81143.95|
| 677761| 1994-12-26| 0| 60123.34| 0.0| 60123.34|
| 956646| 1995-03-07| 0| 61853.68| 0.05|58760.996|
| 1218886| 1995-02-13| 0| 24844.0| 0.01| 24595.56|
+----------+-----------+--------------+---------------+----------+---------+
我希望按以下方式应用组：l_orderkey 并将 Rev 汇总为总和。
这是我最近的尝试，'t' 是数据框，F 是 pyspark.sql "from pyspark.sql import functions as F"
的函数
(t .groupby(t.l_orderkey,t.o_orderdate, t.o_shippriority)
.agg(F.collect_set(sum(t.rev)), F.collect_set(t.l_orderkey)) .show())
有人可以帮助我知道我是否在正确的轨道上吗？我不断收到“列不可迭代”
total_rev = t.groupby(t.l_orderkey).agg(F.sum(t.rev).alias('total_rev'))
# print /show the top results
total_rev.show()
会给你一个新的 df，其中包含 l_orderkey, total_rev 列，其中 total_rev 将存储 rev
的总和
您在尝试删除重复项时使用 collect_set。
您还获得了 Column is not iterable，因为您正在使用内置的 python 函数 sum and not the spark function F.sum
有人可以帮助我使用聚合函数和 groupby 函数来处理 pyspark 吗？我已经制作了我的数据框，并应用了过滤器和选择来获取我想要的数据。但是，我现在无法正确地聚合事物。
目前我的代码输出如下内容：
+----------+-----------+--------------+---------------+----------+---------+
|l_orderkey|o_orderdate|o_shippriority|l_extendedprice|l_discount| rev|
+----------+-----------+--------------+---------------+----------+---------+
| 53634| 1995-02-22| 0| 20517.44| 0.08|18876.045|
| 265539| 1995-01-25| 0| 70423.08| 0.01| 69718.85|
| 331590| 1994-12-10| 0| 46692.75| 0.03| 45291.97|
| 331590| 1994-12-10| 0| 37235.1| 0.1| 33511.59|
| 420545| 1995-03-05| 0| 75542.1| 0.04|72520.414|
| 420545| 1995-03-05| 0| 1062.0| 0.07|987.66003|
| 420545| 1995-03-05| 0| 9729.45| 0.1| 8756.505|
| 420545| 1995-03-05| 0| 15655.6| 0.04|15029.375|
| 420545| 1995-03-05| 0| 3121.3| 0.03|3027.6611|
| 420545| 1995-03-05| 0| 71723.0| 0.03| 69571.31|
| 488928| 1995-02-15| 0| 1692.77| 0.01|1675.8423|
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+----------+-----------+--------------+---------------+----------+---------+
我希望按以下方式应用组：l_orderkey 并将 Rev 汇总为总和。
这是我最近的尝试，'t' 是数据框，F 是 pyspark.sql "from pyspark.sql import functions as F"
(t .groupby(t.l_orderkey,t.o_orderdate, t.o_shippriority)
.agg(F.collect_set(sum(t.rev)), F.collect_set(t.l_orderkey)) .show())
有人可以帮助我知道我是否在正确的轨道上吗？我不断收到“列不可迭代”
total_rev = t.groupby(t.l_orderkey).agg(F.sum(t.rev).alias('total_rev'))
# print /show the top results
total_rev.show()
会给你一个新的 df，其中包含 l_orderkey, total_rev 列，其中 total_rev 将存储 rev
您在尝试删除重复项时使用 collect_set。
您还获得了 Column is not iterable，因为您正在使用内置的 python 函数 sum and not the spark function F.sum