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Spark DataFrame groupBy 및 내림차순 정렬 (pyspark)
pyspark (Python 2.7.9 / Spark 1.3.1)를 사용하고 있으며 내림차순으로 필터링 및 정렬해야하는 데이터 프레임 GroupObject가 있습니다. 이 코드 조각을 통해 달성하려고합니다.
group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").sort('count', ascending=False)
그러나 다음 오류가 발생합니다.
sort() got an unexpected keyword argument 'ascending'
PySpark 1.3 sort
메서드에서는 오름차순 매개 변수를 사용하지 않습니다. desc
대신 방법을 사용할 수 있습니다 .
from pyspark.sql.functions import col
(group_by_dataframe
.count()
.filter("`count` >= 10")
.sort(col("count").desc()))
또는 desc
기능 :
from pyspark.sql.functions import desc
(group_by_dataframe
.count()
.filter("`count` >= 10")
.sort(desc("count"))
두 방법 모두 Spark> = 1.3 (Spark 2.x 포함)과 함께 사용할 수 있습니다.
orderBy 사용 :
group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").orderBy('count', ascending=False)
http://spark.apache.org/docs/2.0.0/api/python/pyspark.sql.html
다음과 같이 groupBy 및 orderBy를 사용할 수도 있습니다.
dataFrameWay = df.groupBy("firstName").count().withColumnRenamed("count","distinct_name").sort(desc("count"))
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