데이터 프레임을 지정된 열별로 그룹화하여 집계를 수행할 수 있도록 합니다. 사용 가능한 모든 집계 함수를 참조 GroupedData 하세요.
문법
groupBy(*cols: "ColumnOrNameOrOrdinal")
매개 변수
| 매개 변수 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
cols |
list, str, int 또는 Column | 그룹화할 열입니다. 각 요소는 열 이름(문자열) 또는 식(열) 또는 열 서수(int, 1 기반) 또는 목록일 수 있습니다. |
Returns
GroupedData: 지정된 열별로 그룹화된 데이터를 나타내는 GroupedData 개체입니다.
Notes
열 서수는 0부터 __getitem__시작하는 열과 다른 1부터 시작합니다.
예제
df = spark.createDataFrame([
("Alice", 2), ("Bob", 2), ("Bob", 2), ("Bob", 5)], schema=["name", "age"])
df.groupBy().avg().show()
# +--------+
# |avg(age)|
# +--------+
# | 2.75|
# +--------+
df.groupBy("name").agg({"age": "sum"}).sort("name").show()
# +-----+--------+
# | name|sum(age)|
# +-----+--------+
# |Alice| 2|
# | Bob| 9|
# +-----+--------+
df.groupBy(df.name).max().sort("name").show()
# +-----+--------+
# | name|max(age)|
# +-----+--------+
# |Alice| 2|
# | Bob| 5|
# +-----+--------+
df.groupBy(["name", df.age]).count().sort("name", "age").show()
# +-----+---+-----+
# | name|age|count|
# +-----+---+-----+
# |Alice| 2| 1|
# | Bob| 2| 2|
# | Bob| 5| 1|
# +-----+---+-----+