1、DataFrame的组成DataFrame是一个二维表结构，那么表格结构就有无法绕开的三个点：行列表结构描述在MySQL中的一张表：由许多行组成数据也被分成多个列表也有表结构信息（列、列名、列类型、列约束等）基于这个前提，DataFrame的组成如下:在结构层面：
StructType对象描述整个DataFrame的表结构
StructField对象描述一个列的信息在数据层面
Row对象记录一
**pyspark dataframe agg**
## 简介
在PySpark中，DataFrame是一种表示分布式数据集的数据结构，它可以进行各种操作和转换。聚合（agg）操作是DataFrame中一个非常常用且强大的操作，它可以对数据进行分组并计算各种汇总统计。
本文将介绍PySpark DataFrame的agg操作，并通过代码示例演示其用法和功能。
## DataFrame Ag
原创
2024-01-16 07:22:56
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1 data.drop_duplicates()#data中一行元素全部相同时才去除
2 data.drop_duplicates(['a','b'])#data根据’a','b'组合列删除重复项，默认保留第一个出现的值组合。传入参数keep='last'则保留最后一个
3
4 data.drop_duplicates(['a','b'],keep='last')
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2023-06-17 16:43:42
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官方网址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.aggregate.html目的该篇文章主要线路为探索agg的基本用法，以及对应有哪些适用场景，最后做一个简单探索源代码层。1、介绍agg的参数及使用demo2、GroupBy的agg用法案例3、通过查看底层推演agg的路线原理1、介绍agg的参数及使用demoag
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2023-08-18 19:17:45
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Spark DataFrame 使用UDF实现UDAF的一种方法1、Background当我们使用Spark Dataframe的时候常常需要进行group by操作，然后针对这一个group算出一个结果来。即所谓的聚合操作。然而 Spark提供的aggregation函数太少，常常不能满足我们的需要，怎么办呢？Spark 贴心的提供了UDAF（User-defined aggregate fun
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2024-01-24 21:40:48
38阅读
# 实现“python dataframe agg collectset”教程
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 教学流程
section 确定需求
开发者 --> 小白: 询问具体需求
小白 --> 开发者: 需要实现“python dataframe agg collectset”
section 教学步骤
原创
2024-05-29 05:33:21
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RDD：RDD (Resilient Distributed Dataset) 叫做弹性分布式数据集，它归属于SpqrkCore模块中,是Spark中最基本的数据抽象,代码中RDD是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。并且RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作来进行。DataFrame: 归属于SparkSql模块里面，是一种
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2023-09-28 20:50:33
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pyspark中聚合函数agg的使用 作为聚合函数agg，通常是和分组函数groupby一起使用，表示对分组后的数据进行聚合操作； 如果没有分组函数，默认是对整个dataframe进行聚合操作。下面从两方面讲agg。第一就是聚合操作的写法，第二是常用的聚合函数关于如何创建dataframe，请参考之前写的教程（pyspark下dataframe的8种创建方式），from pyspark.sql
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2023-06-15 01:39:11
291阅读
使用Spark SQL中的内置函数对数据进行分析，Spark SQL API不同的是，DataFrame中的内置函数操作的结果是返回一个Column对象，而DataFrame天生就是"A distributed collection of data organized into named columns.",这就为数据的复杂分析建立了坚实的基础并提供了极大的方便
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2023-07-18 16:46:05
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前言大家好，我是潜心。上篇文章提到了Groupby，但其中举例的代码有点问题，在提取序列时用到了for循环，效率很慢，后来查找了官方文档，才明白apply的重要性，再次对Groupby进行深入并总结。Groupby: split-apply-combinePandas中Groupby定义如下：def groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=Tru
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2024-07-02 09:48:16
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# Spark DataFrame groupBy agg count科普
## 引言
在大数据时代，处理大规模数据集已经成为了一项重要的任务。Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统，可以用于处理大规模数据分析任务。Spark提供了许多高级API，其中包括DataFrame API，用于处理结构化数据。在DataFrame中，我们可以使用groupBy和agg操作来对数据进行分
原创
2024-01-02 04:02:46
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从今天开始学习 Spark SQL。首先了解一下 Spark SQL。官网的描述如下：Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data.翻译一下就是：Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。今天我们先学习一下 DataFrame 和 Dataset。
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2024-04-02 12:59:12
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文章目录一.主要DataFrame APIs二.部分DataFrame APIs1.DataFrame.agg2.DataFrame.alias3.DataFrame.colRegex4.DataFrame.collect5.DataFrame.columns6.DataFrame.count7.DataFrame.createGlobalTempView8.DataFrame.createOr
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2023-09-04 15:49:50
174阅读
# 实现“spark dataframe agg之后改变了”的方法
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(读取数据) --> B(聚合操作)
B --> C(改变数据)
C --> D(保存结果)
```
## 整体流程
首先我们需要读取数据，然后进行聚合操作，接着对聚合结果进行修改，最后保存修改后的结果。
### 1. 读取数据
首
原创
2024-06-15 04:14:30
35阅读
1. 介绍spark生态系统中，Spark Core，包括各种Spark的各种核心组件，它们能够对内存和硬盘进行操作，或者调用CPU进行计算。 spark core定义了RDD、DataFrame和DataSetspark最初只有RDD，DataFrame在Spark 1.3中被首次发布，DataSet在Spark1.6版本中被加入。2. RDDRDD：Spark的核心概念是RDD (resil
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2024-06-11 12:49:32
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个人对Pandas中agg、apply和transform函数的理解aggapplytransformSeries.str 学习《利用Python进行数据分析》一书，关于pandas的这三个函数，个人理解如下。 aggagg方法可以被groupby、dataframe、series等对象调用。 dataframe的agg方法的官方文档 其用法为pandas.DataFrame.agg(self
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2023-11-24 23:24:51
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文章目录agg()、alias()colRegex()createGlobalTempView()drop()exceptAll(other)filter()、where()groupBy()intersectAll(other)join(other, on=None, how=None)sort()、orderby()replace(to_replace, value=, subset=Non
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2023-08-20 22:31:51
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、agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值
df.agg(max("age"), avg("salary"))
df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary"))
、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值 map类型的
df.agg(Map("a
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2023-09-05 12:17:17
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## Spark DataFrame groupby agg sort_index
### Introduction
In this tutorial, I will guide you on how to use the `groupby`, `agg`, and `sort_index` functions in Spark DataFrame. These functions are es
原创
2023-12-02 13:00:10
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# 如何实现“spark dataframe groupby agg collect_list”
## 简介
在Spark中，我们可以使用DataFrame API来进行数据操作和处理。其中，对于groupby操作，我们可以使用agg函数来聚合数据，并使用collect_list函数来将分组后的数据集合成一个列表。在本文中，我将向你展示如何实现“spark dataframe groupby a
原创
2024-06-26 05:22:10
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