pyspark groupBy案例

PySpark是Apache Spark的Python API，用于在分布式计算环境中进行大数据处理和分析。其中，groupBy是PySpark中的一个操作，用于根据指定的列对数据进行分组。

groupBy案例示例：

假设有一个包含学生姓名、科目和分数的数据集，我们想要按科目对学生成绩进行分组，并计算每个科目的平均分。

# 导入必要的库和模块
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("group_by_example").getOrCreate()

# 读取数据集
data = spark.read.csv("students_scores.csv", header=True, inferSchema=True)

# 按科目进行分组，并计算平均分
result = data.groupBy("科目").avg("分数")

# 显示结果
result.show()

上述示例中，我们首先导入了必要的库和模块，创建了一个SparkSession对象。然后，我们使用read.csv方法读取包含学生分数的CSV文件，并指定了文件的头部和数据类型推断。接下来，我们使用groupBy方法按科目列进行分组，并使用avg方法计算每个科目的平均分。最后，使用show方法显示结果。

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