如何反转pyspark dataframe
要反转Pyspark DataFrame，可以使用groupBy和pivot函数。
首先，使用groupBy函数将DataFrame按照需要反转的列进行分组。然后，使用pivot函数对分组后的数据进行反转操作。
下面是具体的步骤：
- 导入必要的Pyspark模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col- 创建SparkSession：
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()- 创建一个示例DataFrame：
df = spark.createDataFrame([(1, 'A', 10), (1, 'B', 20), (2, 'A', 30), (2, 'B', 40)], ['id', 'category', 'value'])
df.show()示例DataFrame的结构如下：
+---+--------+-----+
|id |category|value|
+---+--------+-----+
|1 |A |10 |
|1 |B |20 |
|2 |A |30 |
|2 |B |40 |
+---+--------+-----+- 使用
groupBy和pivot函数进行反转：
result = df.groupBy('id').pivot('category').agg(col('value'))
result.show()反转后的DataFrame如下：
+---+----+----+
|id |A |B |
+---+----+----+
|1 |10 |20 |
|2 |30 |40 |
+---+----+----+上述代码中，groupBy函数将DataFrame按照'id'列进行分组，pivot函数将'category'列中的值进行反转，最后使用agg函数对'category'列中的值进行聚合操作（这里使用了col('value')表示聚合函数），得到最终的反转结果。
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