PySpark Pivot Max 聚合介绍

PySpark是Apache Spark的Python API，提供了强大的分布式计算能力。Pivot操作是一种在数据集中对值进行重新排列的操作。PySpark中pivot操作的使用非常灵活，可以在一个DataFrame中对一列或多列进行旋转操作。

在pivot操作中，也可以使用一些聚合函数对数据进行进一步处理。其中，max函数可以返回组中的最大值，常常用于聚合操作中。本篇文章将介绍如何使用PySpark的pivot和max函数对数据进行聚合操作。

聚合操作示例

首先，我们构造一个示例数据集。假设我们有5个城市的温度数据，分别为上海、北京、广州、深圳、成都，每个城市有3天的温度数据。

from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.functions import max

data = [
    Row(city='shanghai', day=1, temperature=27),
    Row(city='beijing', day=1, temperature=22),
    Row(city='guangzhou', day=1, temperature=30),
    Row(city='shenzhen', day=1, temperature=28),
    Row(city='chengdu', day=1, temperature=26),
    Row(city='shanghai', day=2, temperature=29),
    Row(city='beijing', day=2, temperature=21),
    Row(city='guangzhou', day=2, temperature=31),
    Row(city='shenzhen', day=2, temperature=29),
    Row(city='chengdu', day=2, temperature=27),
    Row(city='shanghai', day=3, temperature=32),
    Row(city='beijing', day=3, temperature=25),
    Row(city='guangzhou', day=3, temperature=34),
    Row(city='shenzhen', day=3, temperature=33),
    Row(city='chengdu', day=3, temperature=29)
]

df = spark.createDataFrame(data)
df.show()

输出结果为：

+---------+---+-----------+
|     city|day|temperature|
+---------+---+-----------+
| shanghai|  1|         27|
|  beijing|  1|         22|
|guangzhou|  1|         30|
| shenzhen|  1|         28|
|  chengdu|  1|         26|
| shanghai|  2|         29|
|  beijing|  2|         21|
|guangzhou|  2|         31|
| shenzhen|  2|         29|
|  chengdu|  2|         27|
| shanghai|  3|         32|
|  beijing|  3|         25|
|guangzhou|  3|         34|
| shenzhen|  3|         33|
|  chengdu|  3|         29|
+---------+---+-----------+

我们可以使用pivot操作将城市作为行标签，天数作为列标签，温度作为值，生成一个新的DataFrame。具体实现代码如下：

pivoted_df = df.groupBy('city').pivot('day').agg(max('temperature'))
pivoted_df.show()

输出结果为：

+---------+---+---+---+
|     city|  1|  2|  3|
+---------+---+---+---+
| shanghai| 27| 29| 32|
|guangzhou| 30| 31| 34|
|  beijing| 22| 21| 25|
| shenzhen| 28| 29| 33|
|  chengdu| 26| 27| 29|
+---------+---+---+---+

这个新的DataFrame中，每一行对应一个城市，每一列对应一个天数，值是该城市在该天的温度的最大值。

总结

本文介绍了在PySpark中如何使用pivot和max函数对数据进行聚合操作。通过pivot操作，我们可以轻松地将数据重新排列，max函数可以对组内的数据进行进一步处理。这些操作在数据分析和业务处理中有着广泛的应用。