grouped_agg : pandas_udf，Pyspark的多个参数

grouped_agg: pandas_udf是Pyspark中的一个函数，用于在分组数据上应用自定义的聚合函数。它接受多个参数，以下是对每个参数的解释：

1. grouped_agg函数：这是一个Pyspark的函数，用于在分组数据上应用聚合操作。它接受一个或多个列作为输入，并返回一个或多个聚合结果。
2. pandas_udf函数：这是一个Pyspark的函数，用于定义自定义的聚合函数。它接受一个Python函数作为输入，并返回一个Pandas DataFrame。

在使用grouped_agg函数时，我们可以传递多个参数来指定聚合操作的行为。以下是一些常见的参数：

• groupby：指定要分组的列或列的列表。它可以是一个字符串，表示单个列，也可以是一个列表，表示多个列。
• agg_func：指定要应用的聚合函数。它可以是一个内置的聚合函数，如sum、mean、count等，也可以是一个自定义的聚合函数。
• agg_cols：指定要聚合的列或列的列表。它可以是一个字符串，表示单个列，也可以是一个列表，表示多个列。
• agg_args：指定聚合函数的其他参数。它可以是一个字典，其中键是参数名，值是参数值。
• window：指定窗口函数的窗口规范。它可以是一个字符串，表示窗口的类型和大小，也可以是一个窗口对象。
• order_by：指定排序的列或列的列表。它可以是一个字符串，表示单个列，也可以是一个列表，表示多个列。
• partition_by：指定分区的列或列的列表。它可以是一个字符串，表示单个列，也可以是一个列表，表示多个列。
• dropna：指定是否删除缺失值。它可以是一个布尔值，表示是否删除缺失值，也可以是一个字符串，表示删除缺失值的方式。
• fillna：指定缺失值的填充方式。它可以是一个字典，其中键是列名，值是填充值。
• min_periods：指定计算滑动窗口函数所需的最小观测数。它可以是一个整数，表示最小观测数，也可以是一个字符串，表示最小观测数的计算方式。
• freq：指定时间窗口函数的频率。它可以是一个字符串，表示频率的类型和大小。
• time_column：指定时间窗口函数的时间列。它可以是一个字符串，表示时间列的名称。
• start_column：指定时间窗口函数的开始列。它可以是一个字符串，表示开始列的名称。
• end_column：指定时间窗口函数的结束列。它可以是一个字符串，表示结束列的名称。
• ignore_nulls：指定是否忽略缺失值。它可以是一个布尔值，表示是否忽略缺失值，也可以是一个字符串，表示忽略缺失值的方式。
• ignore_index：指定是否忽略索引。它可以是一个布尔值，表示是否忽略索引，也可以是一个字符串，表示忽略索引的方式。
• as_index：指定是否将分组列作为索引。它可以是一个布尔值，表示是否将分组列作为索引，也可以是一个字符串，表示将分组列作为索引的方式。
• squeeze：指定是否压缩结果。它可以是一个布尔值，表示是否压缩结果，也可以是一个字符串，表示压缩结果的方式。
• observed：指定是否考虑重复值。它可以是一个布尔值，表示是否考虑重复值，也可以是一个字符串，表示考虑重复值的方式。
• drop：指定是否删除分组列。它可以是一个布尔值，表示是否删除分组列，也可以是一个字符串，表示删除分组列的方式。
• keep：指定保留的分组列。它可以是一个字符串，表示保留的分组列，也可以是一个列表，表示保留的分组列的列表。
• margins：指定是否添加边际汇总。它可以是一个布尔值，表示是否添加边际汇总，也可以是一个字符串，表示添加边际汇总的方式。
• margins_name：指定边际汇总的名称。它可以是一个字符串，表示边际汇总的名称。

对于grouped_agg函数的应用场景，它适用于需要在分组数据上进行自定义聚合操作的情况。例如，我们可以使用grouped_agg函数计算每个分组的平均值、总和、最大值等。

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