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如何在一个spark dataframe的多个列上旋转?

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:

  1. 导入必要的Spark模块:
代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import expr
  1. 创建SparkSession:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.appName("ColumnPivot").getOrCreate()
  1. 创建一个示例DataFrame:

假设有一个名为data的DataFrame,其中包含以下列:idcategoryvalue

代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
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+---+--------+-----+
| id|category|value|
+---+--------+-----+
|  1|       A|   10|
|  2|       B|   20|
|  3|       A|   30|
|  4|       B|   40|
|  5|       A|   50|
+---+--------+-----+
  1. 进行列旋转操作:

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。

代码语言:txt
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pivoted_data = data.groupBy("id").pivot("category").agg(expr("coalesce(first(value), 0)"))
pivoted_data.show()

输出结果:

代码语言:txt
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+---+----+----+
| 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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