从PySpark中Groupby之后的另一列的值获取最小值和最大值

在PySpark中，可以使用GroupBy操作对数据进行分组，并对每个组应用聚合函数。如果我们想要获取GroupBy之后另一列的最小值和最大值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, min, max

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 创建一个DataFrame对象，包含需要进行GroupBy操作的数据：

data = [("A", 10), ("A", 20), ("B", 15), ("B", 25), ("C", 5)]
df = spark.createDataFrame(data, ["group", "value"])

1. 使用GroupBy操作对数据进行分组，并应用min和max函数获取最小值和最大值：

result = df.groupBy("group").agg(min("value").alias("min_value"), max("value").alias("max_value"))

在上述代码中，我们使用groupBy("group")对"group"列进行分组，然后使用agg(min("value").alias("min_value"), max("value").alias("max_value"))对"value"列应用min和max函数，并将结果分别命名为"min_value"和"max_value"。

1. 查看结果：

result.show()

输出结果类似于：

+-----+---------+---------+
|group|min_value|max_value|
+-----+---------+---------+
|    B|       15|       25|
|    C|        5|        5|
|    A|       10|       20|
+-----+---------+---------+

在结果中，每个组的最小值和最大值被显示出来。

对于PySpark中GroupBy之后另一列的最小值和最大值的获取，可以使用上述方法进行操作。这种方法适用于各种数据集和应用场景。

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