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我有以下 python/pandas 命令:
df.groupby('Column_Name').agg(lambda x: x.value_counts().max()
我在其中获取 DataFrameGroupBy 对象中所有列的值计数。
如何在 PySpark 中执行此操作？
最佳答案
或多或少是一样的:
spark_df.groupBy('column_name').count().orderBy('count')
在 groupBy 中，您可以有多个由 , 分隔的列
例如groupBy('column_1', 'column_2')
关于dataframe - PySpark 中 Panda 的 value_counts() 相当于什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51063624/
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我有以下使用 pyspark.ml 包进行线性回归的代码。但是，当模型适合时，我在最后一行收到此错误消息: IllegalArgumentException: u'requirement failed
我有一个由 | 分隔的平面文件(管道)，没有引号字符。示例数据如下所示: SOME_NUMBER|SOME_MULTILINE_STRING|SOME_STRING 23|multiline text
给定如下模式: root |-- first_name: string |-- last_name: string |-- degrees: array | |-- element: struc
我有一个 pyspark 数据框如下(这只是一个简化的例子，我的实际数据框有数百列): col1,col2,......,col_with_fix_header 1,2,.......,3 4,5,.
我有一个数据框 +------+--------------------+-----------------+---- | id| titulo |tipo | formac
我从 Spark 数组“df_spark”开始: from pyspark.sql import SparkSession import pandas as pd import numpy as np
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我想添加新的 2 列值服务 arr 第一个和第二个值 但我收到错误: Field name should be String Literal, but it's 0; production_targe
我是一名优秀的程序员,十分优秀！