groupingSets

Belirtilen gruplandırma kümelerini kullanarak geçerli DataFrame için çok boyutlu toplama oluşturun, böylece bunlar üzerinde toplama çalıştırabiliriz.

Sözdizimi

groupingSets(groupingSets: Sequence[Sequence["ColumnOrName"]], *cols: "ColumnOrName")

Parametreler

Parametre	Türü	Açıklama
groupingSets	sütun veya str dizisi dizisi	Gruplandırmak için tek tek sütun kümesi.
cols	Sütun veya str	Kullanıcılar tarafından belirtilen ek gruplandırma sütunları. Bu sütunlar toplamadan sonra çıkış sütunları olarak gösterilir.

İadeler

GroupedData: Veri kümelerini belirtilen sütunlara göre gruplandırma.

Örnekler

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([
    (100, 'Fremont', 'Honda Civic', 10),
    (100, 'Fremont', 'Honda Accord', 15),
    (100, 'Fremont', 'Honda CRV', 7),
    (200, 'Dublin', 'Honda Civic', 20),
    (200, 'Dublin', 'Honda Accord', 10),
    (200, 'Dublin', 'Honda CRV', 3),
    (300, 'San Jose', 'Honda Civic', 5),
    (300, 'San Jose', 'Honda Accord', 8)
], schema="id INT, city STRING, car_model STRING, quantity INT")

df.groupingSets(
    [("city", "car_model"), ("city",), ()],
    "city", "car_model"
).agg(sf.sum(sf.col("quantity")).alias("sum")).sort("city", "car_model").show()
# +--------+------------+---+
# |    city|   car_model|sum|
# +--------+------------+---+
# |    NULL|        NULL| 78|
# |  Dublin|        NULL| 33|
# |  Dublin|Honda Accord| 10|
# |  Dublin|   Honda CRV|  3|
# |  Dublin| Honda Civic| 20|
# | Fremont|        NULL| 32|
# | Fremont|Honda Accord| 15|
# | Fremont|   Honda CRV|  7|
# | Fremont| Honda Civic| 10|
# |San Jose|        NULL| 13|
# |San Jose|Honda Accord|  8|
# |San Jose| Honda Civic|  5|
# +--------+------------+---+