八、GroupedData

1. GroupedData 通常由DataFrame.groupBy() 创建，用于分组聚合

8.1 方法

1. .agg(*exprs)：聚合并以DataFrame 的形式返回聚合的结果

   • 可用的聚合函数包括：avg、max、min、sum、count

   • 参数：

     • exprs：一个字典，键为列名，值为聚合函数字符串。也可以是一个Column 的列表

   • 示例：

     df.groupBy(df.name).agg({"*": "count"}) #字典
     # 或者
     from pyspark.sql import functions as F
     df.groupBy(df.name).agg(F.min(df.age)) #字典

2. 统计：

   • .avg(*cols)：统计数值列每一组的均值，以DataFrame 的形式返回

     • 它是mean() 的别名

     • 参数：

       • cols：列名或者列名的列表

     • 示例：

       df.groupBy().avg('age')
       df.groupBy().avg('age', 'height')

   • .count()：统计每一组的记录数量，以DataFrame 的形式返回

   • .max(*cols)：统计数值列每一组的最大值，以DataFrame 的形式返回

     • 参数：

       • cols：列名或者列名的列表

   • .min(*cols)：统计数值列每一组的最小值，以DataFrame 的形式返回

     • 参数：

       • cols：列名或者列名的列表

   • .sum(*cols)：统计数值列每一组的和，以DataFrame 的形式返回

     • 参数：

       • cols：列名或者列名的列表

3. .pivot(pivot_col, values=None)：对指定列进行透视。

   • 参数：

     • pivot_col：待分析的列的列名
     • values：待分析的列上，待考察的值的列表。如果为空，则spark 会首先计算pivot_col 的 distinct 值

   • 示例：

     df4.groupBy("year").pivot("course", ["dotNET", "Java"]).sum("earnings")
     #结果为：[Row(year=2012, dotNET=15000, Java=20000), Row(year=2013, dotNET=48000, Java=30000)]
     # "dotNET", "Java" 是 course 字段的值