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将每个组的合计作为新行添加到Pyspark中的dataframe中

在Pyspark中,可以使用groupBy和agg函数将每个组的合计作为新行添加到DataFrame中。

首先,我们需要导入必要的库和创建一个示例DataFrame:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("A", 10), ("A", 20), ("B", 30), ("B", 40), ("C", 50)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Group", "Value"])
df.show()

输出结果为:

代码语言:txt
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+-----+-----+
|Group|Value|
+-----+-----+
|    A|   10|
|    A|   20|
|    B|   30|
|    B|   40|
|    C|   50|
+-----+-----+

接下来,我们可以使用groupBy和agg函数来计算每个组的合计,并将其添加为新行到DataFrame中:

代码语言:txt
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# 使用groupBy和agg计算每个组的合计
df_with_total = df.groupBy("Group").agg(sum("Value").alias("Total"))

# 将合计添加为新行到DataFrame中
df_with_total = df.union(df_with_total)

# 显示包含合计的新DataFrame
df_with_total.show()

输出结果为:

代码语言:txt
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+-----+-----+
|Group|Value|
+-----+-----+
|    A|   10|
|    A|   20|
|    B|   30|
|    B|   40|
|    C|   50|
|    A|   30|
|    B|   70|
|    C|   50|
+-----+-----+

在这个例子中,我们首先使用groupBy函数按照"Group"列对DataFrame进行分组。然后,使用agg函数和sum函数计算每个组的"Value"列的合计,并将其命名为"Total"。最后,使用union函数将原始DataFrame和包含合计的新DataFrame合并在一起,从而将每个组的合计作为新行添加到DataFrame中。

这是一个简单的示例,你可以根据实际需求进行更复杂的操作。关于Pyspark的更多信息和示例,你可以参考腾讯云的Pyspark产品介绍页面:Pyspark产品介绍

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