Question

我有一个问题要问，我有一个数据框，如下面的

In [94]: prova_df.show()


order_item_order_id order_item_subtotal
1                   299.98             
2                   199.99             
2                   250.0              
2                   129.99             
4                   49.98              
4                   299.95             
4                   150.0              
4                   199.92             
5                   299.98             
5                   299.95             
5                   99.96              
5                   299.98

我想要做的是为第一列的每个不同值计算第二列的相应值的总和。我尝试使用以下代码执行此操作：

from pyspark.sql import functions as func
prova_df.groupBy("order_item_order_id").agg(func.sum("order_item_subtotal")).show()

提供输出

SUM('order_item_subtotal)
129.99000549316406       
579.9500122070312        
199.9499969482422        
634.819995880127         
434.91000747680664

我不确定它是否做得对。为什么不显示第一列的信息？提前感谢您的回答

Answer 1

为什么不显示第一列的信息？

很可能是因为您使用的是过时的Spark 1.3.x.如果是这种情况，您必须重复对agg内的列进行分组，如下所示：

(df
    .groupBy("order_item_order_id")
    .agg(func.col("order_item_order_id"), func.sum("order_item_subtotal"))
    .show())

Answer 2

使用 PySpark 2.7.x 解决问题的类似解决方案如下：

df = spark.createDataFrame(
    [(1, 299.98),
    (2, 199.99),
    (2, 250.0),
    (2, 129.99),
    (4, 49.98),
    (4, 299.95),
    (4, 150.0),
    (4, 199.92),
    (5, 299.98),
    (5, 299.95),
    (5, 99.96),
    (5, 299.98)],
    ['order_item_order_id', 'order_item_subtotal'])

df.groupBy('order_item_order_id').sum('order_item_subtotal').show()

将得到以下输出：

+-------------------+------------------------+
|order_item_order_id|sum(order_item_subtotal)|
+-------------------+------------------------+
|                  5|       999.8700000000001|
|                  1|                  299.98|
|                  2|                  579.98|
|                  4|                  699.85|
+-------------------+------------------------+

Answer 3

您可以为此使用分区和窗口功能：

df.withColumn(value_field, f.sum("order_item_subtotal") \
  .over(Window.partitionBy("order_item_order_id"))) \
  .show()

Pyspark数据帧：在对另一列进行分组时对列进行求和

3 个答案: