הערה
הגישה לדף זה מחייבת הרשאה. באפשרותך לנסות להיכנס או לשנות מדריכי כתובות.
הגישה לדף זה מחייבת הרשאה. באפשרותך לנסות לשנות מדריכי כתובות.
Returns the sum of all values in the expression.
Syntax
from pyspark.sql import functions as sf
sf.sum(col)
Parameters
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column or column name |
Target column to compute on. |
Returns
pyspark.sql.Column: the column for computed results.
Examples
Example 1: Calculating the sum of values in a column
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.range(10)
df.select(sf.sum(df["id"])).show()
+-------+
|sum(id)|
+-------+
| 45|
+-------+
Example 2: Using a plus expression together to calculate the sum
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, 2), (3, 4)], ["A", "B"])
df.select(sf.sum(sf.col("A") + sf.col("B"))).show()
+------------+
|sum((A + B))|
+------------+
| 10|
+------------+
Example 3: Calculating the summation of ages with None
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1982, None), (1990, 2), (2000, 4)], ["birth", "age"])
df.select(sf.sum("age")).show()
+--------+
|sum(age)|
+--------+
| 6|
+--------+