在Spark DataFrame中执行透视操作时,'GroupedData'对象没有属性'show'。'GroupedData'对象是在进行分组操作后返回的,它提供了一些用于聚合和转换数据的方法,但没有直接的'show'属性。
要显示透视后的结果,可以使用以下方法之一:
# 导入必要的模块
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", "Math", 90),
("Alice", "English", 85),
("Bob", "Math", 80),
("Bob", "English", 75),
("Bob", "Science", 95)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Subject", "Score"])
# 执行透视操作
pivot_df = df.groupBy("Name").pivot("Subject").sum("Score")
# 显示透视结果
pivot_df.show()
# 执行透视操作
pivot_df = df.groupBy("Name").pivot("Subject").agg({"Score": "sum"})
# 显示透视结果
pivot_df.show()
以上两种方法都可以在透视后使用'show'方法来显示结果。请注意,这里的示例代码是使用Python语言编写的,如果使用其他编程语言,语法可能会有所不同。
关于Spark DataFrame的透视操作,可以参考腾讯云的产品文档中的相关内容:Spark DataFrame 透视操作。
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