SparkSQL：将聚合函数应用于列列表-Java 学习之路

有没有办法在执行 groupBy 时将聚合函数应用于数据帧的所有（或列表）列？换句话说，有没有办法避免为每一列执行此操作：

df.groupBy("col1")
  .agg(sum("col2").alias("col2"), sum("col3").alias("col3"), ...)

2 回答

同一概念的另一个例子 - 但是说 - 你有两个不同的列 - 并且你想对它们中的每一个应用不同的agg函数，即

f.groupBy("col1").agg(sum("col2").alias("col2"), avg("col3").alias("col3"), ...)

这是实现它的方法 - 虽然我还不知道在这种情况下如何添加别名

请参阅下面的示例 - 使用 Map

val Claim1 = StructType(Seq(StructField("pid", StringType, true),StructField("diag1", StringType, true),StructField("diag2", StringType, true), StructField("allowed", IntegerType, true), StructField("allowed1", IntegerType, true)))
val claimsData1 = Seq(("PID1", "diag1", "diag2", 100, 200), ("PID1", "diag2", "diag3", 300, 600), ("PID1", "diag1", "diag5", 340, 680), ("PID2", "diag3", "diag4", 245, 490), ("PID2", "diag2", "diag1", 124, 248))

val claimRDD1 = sc.parallelize(claimsData1)
val claimRDDRow1 = claimRDD1.map(p => Row(p._1, p._2, p._3, p._4, p._5))
val claimRDD2DF1 = sqlContext.createDataFrame(claimRDDRow1, Claim1)

val l = List("allowed", "allowed1")
val exprs = l.map((_ -> "sum")).toMap
claimRDD2DF1.groupBy("pid").agg(exprs) show false
val exprs = Map("allowed" -> "sum", "allowed1" -> "avg")

claimRDD2DF1.groupBy("pid").agg(exprs) show false

回复于 2024-04-29T22:19:55+08:00

将聚合函数应用于多个列有多种方法 .

GroupedData 类为最常用的函数提供了许多方法，包括 count ， max ， min ， mean 和 sum ，可以直接使用如下：

Python：

df = sqlContext.createDataFrame(
    [(1.0, 0.3, 1.0), (1.0, 0.5, 0.0), (-1.0, 0.6, 0.5), (-1.0, 5.6, 0.2)],
    ("col1", "col2", "col3"))

df.groupBy("col1").sum()

## +----+---------+-----------------+---------+
## |col1|sum(col1)|        sum(col2)|sum(col3)|
## +----+---------+-----------------+---------+
## | 1.0|      2.0|              0.8|      1.0|
## |-1.0|     -2.0|6.199999999999999|      0.7|
## +----+---------+-----------------+---------+

斯卡拉

val df = sc.parallelize(Seq(
  (1.0, 0.3, 1.0), (1.0, 0.5, 0.0),
  (-1.0, 0.6, 0.5), (-1.0, 5.6, 0.2))
).toDF("col1", "col2", "col3")

df.groupBy($"col1").min().show

// +----+---------+---------+---------+
// |col1|min(col1)|min(col2)|min(col3)|
// +----+---------+---------+---------+
// | 1.0|      1.0|      0.3|      0.0|
// |-1.0|     -1.0|      0.6|      0.2|
// +----+---------+---------+---------+

您可以选择传递应该聚合的列的列表

df.groupBy("col1").sum("col2", "col3")

您还可以使用键和字符串传递字典/映射作为值：

Python

exprs = {x: "sum" for x in df.columns}
df.groupBy("col1").agg(exprs).show()

## +----+---------+
## |col1|avg(col3)|
## +----+---------+
## | 1.0|      0.5|
## |-1.0|     0.35|
## +----+---------+

斯卡拉

val exprs = df.columns.map((_ -> "mean")).toMap
df.groupBy($"col1").agg(exprs).show()

// +----+---------+------------------+---------+
// |col1|avg(col1)|         avg(col2)|avg(col3)|
// +----+---------+------------------+---------+
// | 1.0|      1.0|               0.4|      0.5|
// |-1.0|     -1.0|3.0999999999999996|     0.35|
// +----+---------+------------------+---------+

最后你可以使用varargs：

Python

from pyspark.sql.functions import min

exprs = [min(x) for x in df.columns]
df.groupBy("col1").agg(*exprs).show()

斯卡拉

import org.apache.spark.sql.functions.sum

val exprs = df.columns.map(sum(_))
df.groupBy($"col1").agg(exprs.head, exprs.tail: _*)

还有其他一些方法可以达到类似的效果，但这些方法在大多数情况下应该足够了 .

回复于 2024-04-29T22:19:55+08:00

SparkSQL：将聚合函数应用于列列表

2 回答

相关问题