在PySpark中计算Spark DataFrame多个列值的百分比

，可以使用agg函数结合sum和col函数来实现。

首先，需要导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum, col

接下来，创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

然后，读取数据并创建一个DataFrame对象：

data = [(1, 10, 20), (2, 30, 40), (3, 50, 60)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "col1", "col2"])

现在，可以使用agg函数来计算多个列值的百分比。假设我们想计算col1和col2的百分比，可以按照以下步骤进行：

首先，计算每列的总和：

total_col1 = df.agg(sum(col("col1"))).collect()[0][0]
total_col2 = df.agg(sum(col("col2"))).collect()[0][0]

然后，使用withColumn函数添加一个新列，该列计算每个值相对于总和的百分比：

df_with_percentage = df.withColumn("col1_percentage", col("col1") / total_col1 * 100)\
                      .withColumn("col2_percentage", col("col2") / total_col2 * 100)

最后，可以查看计算结果：

df_with_percentage.show()

这样，我们就可以在PySpark中计算Spark DataFrame多个列值的百分比了。

关于PySpark和Spark DataFrame的更多信息，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

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