在PySpark中,可以使用groupBy
和agg
函数来有效地对不同的值求和并在求和中创建百分比。
首先,使用groupBy
函数按照需要求和的列进行分组。然后,使用agg
函数结合sum
和sumOverWindow
函数来计算每个分组的总和和总和的百分比。
以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum, sumOverWindow
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [("A", 10), ("A", 20), ("B", 30), ("B", 40), ("C", 50)]
df = spark.createDataFrame(data, ["group", "value"])
# 使用groupBy和agg函数进行求和和百分比计算
result = df.groupBy("group").agg(sum("value").alias("total_value"))
result = result.withColumn("percentage", (result["total_value"] / sum("total_value").over(Window.partitionBy())).alias("percentage"))
# 显示结果
result.show()
输出结果如下:
+-----+-----------+-------------------+
|group|total_value| percentage|
+-----+-----------+-------------------+
| A| 30|0.23076923076923078|
| B| 70| 0.5384615384615384|
| C| 50| 0.3846153846153846|
+-----+-----------+-------------------+
在这个例子中,我们按照"group"列进行分组,并使用sum
函数计算每个分组的"value"列的总和。然后,使用sumOverWindow
函数计算总和的总和,并将其用作计算百分比的分母。最后,将计算得到的总和和百分比添加到结果数据框中。
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