RelationalGroupedDataset クラス

定義

名前空間:

Microsoft.Spark.Sql

アセンブリ:

Microsoft.Spark.dll

パッケージ:

Microsoft.Spark v1.0.0

DataFrame の集計に使用する一連のメソッド。

public sealed class RelationalGroupedDataset

type RelationalGroupedDataset = class

Public NotInheritable Class RelationalGroupedDataset

継承

Object

RelationalGroupedDataset

メソッド

Agg(Column, Column[])	一連の集計列を指定して集計を計算します。
Apply(StructType, Func<DataFrame,DataFrame>)	UDF を使用して現在の DataFrame の各グループをマップし、結果を DataFrame として返します。 ユーザー定義関数は を受け取り、別DataFrameの DataFrame を返す必要があります。 各グループについて、すべての列が としてユーザー関数に渡 DataFrame され、返された FxDataFrame が DataFrame として結合されます。 返される DataFrame は任意の長さにすることができ、そのスキーマは と一致 returnTypeする必要があります。
Apply(StructType, Func<RecordBatch,RecordBatch>)	UDF を使用して現在の DataFrame の各グループをマップし、結果を DataFrame として返します。 ユーザー定義関数は、Apache Arrow RecordBatch を受け取り、別の Apache Arrow RecordBatch を返す必要があります。 グループごとに、すべての列が RecordBatch としてユーザー関数に渡され、返された RecordBatch が DataFrame として結合されます。 返される Apache.Arrow.RecordBatch は任意の長さにすることができ、そのスキーマは と一致 returnTypeする必要があります。
Avg(String[])	各グループの各数値列の平均値を計算します。
Count()	各グループの行数をカウントします。
Max(String[])	各グループの各数値列の最大値を計算します。
Mean(String[])	各グループの各数値列の平均値を計算します。
Min(String[])	各グループの各数値列の最小値を計算します。
Pivot(Column)	現在の DataFrame の列をピボットし、指定した集計を実行します。
Pivot(Column, IEnumerable<Object>)	現在の DataFrame の列をピボットし、指定した集計を実行します。
Pivot(String)	現在の DataFrame の列をピボットし、指定した集計を実行します。
Pivot(String, IEnumerable<Object>)	現在の DataFrame の列をピボットし、指定した集計を実行します。
Sum(String[])	各グループの各数値列の合計を計算します。