在Spark DataFrame中进行列旋转操作可以使用pivot
函数。pivot
函数将行转换为列,以便将特定的列进行旋转,并且可以根据需要进行聚合操作。
具体使用方法如下:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import expr
spark = SparkSession.builder.appName("ColumnPivot").getOrCreate()
假设有一个名为data
的DataFrame,其中包含以下列:id
、category
、value
。
data = spark.createDataFrame([(1, "A", 10), (2, "B", 20), (3, "A", 30), (4, "B", 40), (5, "A", 50)], ["id", "category", "value"])
data.show()
输出结果:
+---+--------+-----+
| id|category|value|
+---+--------+-----+
| 1| A| 10|
| 2| B| 20|
| 3| A| 30|
| 4| B| 40|
| 5| A| 50|
+---+--------+-----+
使用pivot
函数进行列旋转操作。在pivot
函数中,首先指定要作为新列的列名,然后指定要进行聚合操作的列。
pivoted_data = data.groupBy("id").pivot("category").agg(expr("coalesce(first(value), 0)"))
pivoted_data.show()
输出结果:
+---+----+----+
| id| A| B|
+---+----+----+
| 1| 10| 0|
| 3| 30| 0|
| 5| 50| 0|
| 2| 0| 20|
| 4| 0| 40|
+---+----+----+
在上述示例中,pivot
函数将category
列的唯一值("A"和"B")作为新的列名,并使用coalesce
函数将value
列的第一个非空值进行聚合。
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