pyspark 中的数据框 - 如何将聚合函数应用于两列？

Question

我在 pyspark 中使用 Dataframe。我有一个 table 像 Table 1 波纹管。我需要获得 Table 2. 其中：

num_category - 每个 id 有多少个不同的类别
sum(count) - 它是每个 id 在 Table1 中第三列的总和。

示例：

Table 1

id   |category | count 

1    |    4    |   1 
1    |    3    |   2
1    |    1    |   2
2    |    2    |   1
2    |    1    |   1

Table 2

id   |num_category| sum(count) 

1    |    3       |   5 
2    |    2       |   2

我试试：

table1 = data.groupBy("id","category").agg(count("*"))
cat = table1.groupBy("id").agg(count("*"))
count = table1.groupBy("id").agg(func.sum("count"))
table2 = cat.join(count, cat.id == count.id)

Error:

     1 table1 = data.groupBy("id","category").agg(count("*"))
---> 2 cat = table1.groupBy("id").agg(count("*"))
       count = table1.groupBy("id").agg(func.sum("count"))
       table2 = cat.join(count, cat.id == count.id)
 TypeError: 'DataFrame' object is not callable

Answer 1

您可以对单个分组数据进行多列聚合，

data.groupby('id').agg({'category':'count','count':'sum'}).withColumnRenamed('count(category)',"num_category").show()
+---+-------+--------+
| id|num_cat|sum(cnt)|
+---+-------+--------+
|  1|      3|       5|
|  2|      2|       2|
+---+-------+--------+

pyspark 中的数据框 - 如何将聚合函数应用于两列？

Dataframe in pypark - How to apply aggregate functions to into two columns?

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