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如何在pyspark中对整列的值求和

在pyspark中,可以使用groupByagg函数来对整列的值进行求和操作。

首先,需要导入pyspark.sql模块,并创建一个SparkSession对象,用于操作Spark SQL。

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

接下来,可以使用read.csv方法读取包含数据的CSV文件,并将其转换为DataFrame对象。

代码语言:txt
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# 读取CSV文件并创建DataFrame对象
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

然后,可以使用groupBy方法对整列进行分组,并使用agg方法对每个分组进行求和操作。

代码语言:txt
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# 对整列的值求和
sum_df = df.groupBy().agg({"column_name": "sum"})

其中,column_name是需要求和的列名。如果需要对多列进行求和,可以在agg方法中传入多个列名。

最后,可以使用show方法显示求和结果。

代码语言:txt
复制
# 显示求和结果
sum_df.show()

至于pyspark的详细介绍和使用方法,可以参考腾讯云的产品文档:腾讯云PySpark产品介绍

注意:以上答案仅供参考,具体操作和代码可能需要根据实际情况进行调整。

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