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<分区>
要使用 pyspark 按 Spark 数据帧分组，我使用这样的命令:
df2 = df.groupBy('_c1','_c3').agg({'_c4':'max', '_c2' : 'avg'})
结果我得到这样的输出:
+-----------------+-------------+------------------+--------+
| _c1| _c3| avg(_c2)|max(_c4)|
+-----------------+-------------+------------------+--------+
| Local-gov| HS-grad| 644952.5714285715| 9|
| Local-gov| Assoc-acdm|365081.64285714284| 12|
| Never-worked| Some-college| 462294.0| 10|
| Local-gov| Bachelors| 398296.35| 13|
| Federal-gov| HS-grad| 493293.0| 9|
| Private| 12th| 632520.5454545454| 8|
| State-gov| Assoc-voc| 412814.0| 11|
| ?| HS-grad| 545870.9230769231| 9|
| Private| Prof-school|340322.89130434784| 15|
+-----------------+-------------+------------------+--------+
这很好，但有两件事我想念:
avg_c2 而不是 avg(_c2)。我想以不同的方式聚契约(Contract)一列。例如，我可能想知道 _c4 列的最小值和最大值。我试过以下但它不起作用:
df2 = df.groupBy('_c1','_c3').agg({'_c4':('min','max'), '_c2' : 'avg'})
<有什么方法可以实现我的需求吗？
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我有 table 像这样 -------------------------------------------- id size title priority
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