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PySpark 1.5 Groupby Sum为Dataframe中的新列

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我正在尝试使用groupBy和sum(使用PySpark 1.5)在Spark Dataframe中创建一个新列(“newaggCol”) . 我的数字列已经转换为Long或Double . 用于形成groupBy的列是String和Timestamp . 我的代码如下

df= df.withColumn("newaggCol",(df.groupBy([df.strCol,df.tsCol]).sum(df.longCol)))

我对该错误的回溯即将到来 . 并说明:

ValueError: Cannot convert column into bool: please use '&' for 'and',     '|' for 'or', '~' for 'not' when building DataFrame boolean expressions.

我觉得我必须错误地调用这些函数?

1 回答

  • 3

    使用SQL聚合是不可能的,但您可以使用窗口函数轻松获得所需的结果

    import sys
    from pyspark.sql.window import Window
    from pyspark.sql.functions import sum as sum_
    
    w = (Window()
        .partitionBy(df.strCol, df.tsCol)
        .rowsBetween(-sys.maxsize, sys.maxsize))
    
    df.withColumn("newaggCol", sum_(df.longCol).over(w))
    

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