对列值求和如果行相同,则保留唯一行是指在Pyspark中对一个DataFrame进行操作,根据某些列的值进行分组,并对其他列的值进行求和,同时保留每个分组中的唯一行。
在Pyspark中,可以使用groupBy和agg函数来实现这个功能。首先,使用groupBy函数根据行相同的列进行分组,然后使用agg函数对其他列进行求和。最后,可以使用dropDuplicates函数去除重复的行,保留每个分组中的唯一行。
下面是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例DataFrame
data = [("A", 1, 10), ("A", 2, 20), ("B", 3, 30), ("B", 4, 40), ("C", 5, 50)]
df = spark.createDataFrame(data, ["col1", "col2", "col3"])
# 对列值求和并保留唯一行
result = df.groupBy("col1").agg(sum("col2").alias("sum_col2"), sum("col3").alias("sum_col3")).dropDuplicates()
# 显示结果
result.show()
输出结果为:
+----+--------+--------+
|col1|sum_col2|sum_col3|
+----+--------+--------+
| B| 7| 70|
| C| 5| 50|
| A| 3| 30|
+----+--------+--------+
在这个示例中,我们根据"col1"列进行分组,并对"col2"和"col3"列进行求和。最后,我们使用dropDuplicates函数去除重复的行,保留每个分组中的唯一行。
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