为了账号安全,请及时绑定邮箱和手机立即绑定

groupby相关知识

  • Spark DataFrame 的 groupBy vs groupByKey
    在使用 Spark SQL 的过程中,经常会用到 groupBy 这个函数进行一些统计工作。但是会发现除了 groupBy 外,还有一个 groupByKey(注意RDD 也有一个 groupByKey,而这里的 groupByKey 是 DataFrame 的 ) 。这个 groupByKey 引起了我的好奇,那我们就到源码里面一探究竟吧。所用 spark 版本:spark 2.1.0先从使用的角度来说,groupBy:groupBy类似于传统SQL语言中的group by子语句,但比较不同的是groupBy()可以带多个列名,对多个列进行group。比如想根据 "id" 和 "name" 进行 groupBy 的话可以df.goupBy("id","name")groupBy返回的类型是RelationalGroupedDataset。groupByKey:groupByKey则更加灵活,可以根据用户自己对列的组合来进行gr
  • Spark DataFrame 的 groupBy vs groupByKey
    在使用 Spark SQL 的过程中,经常会用到 groupBy 这个函数进行一些统计工作。但是会发现除了 groupBy 外,还有一个 groupByKey(注意RDD 也有一个 groupByKey,而这里的 groupByKey 是 DataFrame 的 ) 。这个 groupByKey 引起了我的好奇,那我们就到源码里面一探究竟吧。 所用 spark 版本:spark 2.1.0 先从使用的角度来说, groupBy:groupBy类似于传统SQL语言中的group by子语句,但比较不同的是groupBy()可以带多个列名,对多个列进行group。比如想根据 "id" 和
  • Python数据分析之dataframe的groupby
    大家都知道数据库有groupby函数,今天给大家讲讲dataframe的groupby函数。groupby函数还是以上文的数据为例子,进行讲解,首先读入数据,通过groupby聚合数据。(该数据为简书it互联网一段时间的文章收录信息)import pandas as pdimport pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='test', port=3306, charset='utf8') jianshu = pd.read_sql('select * from jianshu1',conn) group_user =&n
  • 给妹子讲python-S02E19GroupBy实现分割、应用和组合
    1.GroupBy的使用场景和使用方法2.GroupBy分割、应用和组合的操作内涵3.GroupBy对象的遍历今天这一集我们开始介绍Pandas中对数据进行处理的一个高逼格的方法:GroupBy。【妹子说】别说的这么厉害,我只问,这个是干嘛滴好,我举一个使用场景吧,科学家用不同的测量方法,测出了行星的质量、距离、轨道周期等等,就如同下面的代码所示:注意一下,这里的seaborn库是一个新的第三方库,我们用它来获取数据,我们在命令行下用pip3 install seaborn就能实现自动安装。好的,我问你,我要你对使用相同method测出来的distance进行求平均值,你要怎么求?【妹子说】额,莫不是就要用到你说的GroupBy?对,我们来做个示范:可以类比的是,他得到了一个SeriesGroupBy对象,也是一个中间变量。回到前面提的问题,获取了分组,如果我们想在此基础上求各个不同方法测得的distance的平均值,就非常简单了。这里可以使用的方法很广,包含了一般的统计方法:求和、求均值、求中位数、方差、

groupby相关课程

groupby相关教程

groupby相关搜索

查看更多慕课网实用课程

意见反馈 帮助中心 APP下载
官方微信