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在Pyspark中使用when条件的Groupby

在Pyspark中,可以使用when条件的Groupby来进行数据分组和聚合操作。when条件语句用于根据给定的条件对数据进行分类,根据条件的不同将数据分配到不同的组中。

下面是一种在Pyspark中使用when条件的Groupby的示例代码:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when, count

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Groupby with When Condition in Pyspark").getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [("Alice", 25, "F"),
        ("Bob", 30, "M"),
        ("Catherine", 35, "F"),
        ("David", 40, "M"),
        ("Emma", 45, "F")]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Gender"])

# 使用when条件的Groupby
grouped_df = df.groupBy(when(df.Gender == "F", "Female").otherwise("Male").alias("Gender")).agg(count("Name").alias("Count"))

# 显示结果
grouped_df.show()

上述代码中,我们使用了when条件语句来根据"Gender"列的值进行分组,当"Gender"为"F"时,分配到"Female"组,否则分配到"Male"组。然后,我们使用agg函数计算每个组中的"Name"数量,并将结果保存到"Count"列中。最后,使用show方法显示结果。

这种方法适用于对数据集进行分类和聚合的场景,例如根据不同的条件对客户进行分组,并计算每个组的交易总额、平均年龄等。

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注意:以上答案仅为示例,具体的答案可能因实际情况而有所不同。

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