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我想将下面的 pandas 代码转换为 pysaprk。
d = {'has_discount':'count',
'clearance':'count',
'count': ['count', 'sum'],
'price_guide':'max'}
df.index = timestamp2datetime(df.time_create, unit='ms')
df1 = df.resample('D').agg(d)
df1.columns = df1.columns.map('_'.join)
d1 = {'has_discount_count':'discount_order_count',
'clearance_count':'clearance_order_count',
'count_count':'order_count',
'count_sum':'sale_count',
'price_guide_max':'price_guide'}
df2 = df1.rename(columns=d1)
但是pysaprk中没有resmaple,尝试改用groupby:
d = {'has_discount':'count',
'clearance':'count',
'count': ['count', 'sum'],
'price_guide':'max'}
df.select(date_format(from_unixtime(df.time_create/1000),'yyyy-MM-dd').alias('day')).groupby('day').agg(d).show(5)
但是出错了
AnalysisException: u'Cannot resolve column name "price_guide" among (day);'
Pyspark 的聚合似乎不支持像 d
这样的输入。我该怎么办?
最佳答案
df.select
您使用的是 day
一列,但在聚合语句中您使用的是其他列。您可能想要的是将 day
列添加到其他存在的列中:
df.withColumn('day', date_format(from...
关于python - 如何按天聚合多列 [Pyspark]?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52111141/
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