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Pyspark -当列包含特定字符串时如何对列求和

Pyspark是一种基于Python的开源分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它结合了Python的简洁和易用性以及Apache Spark的高性能和可扩展性，可以在分布式环境中进行数据处理和分析。

对于列包含特定字符串时如何对列求和的问题，可以通过以下步骤来实现：

导入必要的库和模块：

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

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("StringSum").getOrCreate()

读取数据集并创建DataFrame：

data = [("apple", 10), ("banana", 20), ("orange", 30), ("apple", 5), ("banana", 15)]
df = spark.createDataFrame(data, ["fruit", "quantity"])

使用when函数和sum函数对列进行条件求和：

target_string = "apple"
sum_column = "quantity"

result = df.select(sum(when(df.fruit == target_string, df.quantity)).alias("sum_of_quantity"))

在上述代码中，when函数用于判断fruit列是否等于目标字符串apple，如果是，则返回quantity列的值，否则返回0。sum函数用于对满足条件的值进行求和。最后，使用select函数选择求和结果，并将其命名为sum_of_quantity。

打印求和结果：

result.show()

完整的代码示例如下：

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

spark = SparkSession.builder.appName("StringSum").getOrCreate()

data = [("apple", 10), ("banana", 20), ("orange", 30), ("apple", 5), ("banana", 15)]
df = spark.createDataFrame(data, ["fruit", "quantity"])

target_string = "apple"
sum_column = "quantity"

result = df.select(sum(when(df.fruit == target_string, df.quantity)).alias("sum_of_quantity"))

result.show()

对于Pyspark的更多详细信息和使用方法，您可以参考腾讯云的相关产品和文档：

请注意，以上答案仅供参考，具体实现方式可能因环境和需求而异。

相关搜索:如何使用LINQ对包含当前数据的特定列求和基于映射对特定列求和如何对特定列中的数字求和？如何对pandas中的特定列求和对特定列中的特定行求和如何对pyspark dataframe中的列的值求和如何对动态列求和？对Crystal Report中的列求和，当为空时求和=0 如何使用Python对特定列进行分组求和？如何使用特定列的列名对其求和如何按月和按年对特定列求和对行进行计数，并对特定列求和对包含文本和数字的列求和对特定行和列求和的麻烦数据表对包含不同元素列求和当df包含字符时，如何求和？根据条件对列中的特定行求和对特定行求和，同时忽略一列对多个数据帧的特定列求和 Python Pandas在匹配关键字时对特定列求和

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