Spark DataFrame按某列降序排序

sku=sku.sort_values(by='数量',ascending=False,axis=0)

在这个例子中，df_sorted 包含按照 '某个字段' 升序排列的 DataFrame，而 df_sorted_descending 包含按照 '某个字段' 降序排列的 DataFrame。要根据 DataFrame 中的某个字段对数据进行排序，可以使用 sort_values() 方法。只需将 '某个字段' 替换为你要排序的实际字段名称即可。

abcdef。

package com.dkl.leanring.spark.df import org.apache.spark.sql.SparkSession object DfSortDesc { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName("DfSortDesc").master("local").getOrCreate() val data = Array((7,.

Python的DataFrame如何一列升序一列降序 df2 = pd.DataFrame({'a':[1,1,1,1,2,2,2,2], 'b':list(range(8)), 'c':list(range(8,0,-1))}) print(df2) print(df2.sort_values(['a','c'])) #多列...

脚本： #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: @contact: @time: @context:按照dataframe某一列的数值排序，并增加一列索引（2）降序排 """ from __future__ import print_function from pyspark.sql import SparkSession im...

DataFrame 算子与 SQL 查询语句之间，并没有优劣之分，他们可以实现同样的数据应用，而且在执行性能方面也是一致的。因此，你可以结合你的开发习惯与偏好，自由地在两者之间进行取舍。DataFrame 本身支持的算子之外，在功能上，SQL 完全可以实现同样的数据分析。给定 DataFrame，你只需通过 createTempView 或是 createGlobalTempView 来创建临时表，然后就可以通过写 SQL 语句去进行数据的探索、倾斜、转换与分析。

记录一个有趣的现象，private修饰的方法子类是访问不了的，且类中所有private修饰的方法都隐式的指定为final(可以对private方法添加final修饰词，但是这并不能给该方法增加任何额外的意义)，final修饰的方法是不可以被重写的。但是如果在继承中我们试图"覆盖"一个priva...

dataframe全局排序id与分组后保留最大值行

创建DataFrame的方式一共有 读取json格式的文件创建DataFrame 注意： json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。 DataFrame是一个一个Row类型的RDD，df.rdd()/df.javaRdd()。 可以两种方式读取json格式的文件。 df.show()默认显示前20行数据。 DataFrame原生API可以操作DataFrame（不方便）。 ...

package com.profile.main import org.apache.spark.sql.expressions.Window import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.log4j.{Level, Logger} import com.profile.tools.{DateTools, JdbcTools, LogTools, SparkTools} import com.dhd.comment.Consta.

1.数据排序 DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind="quicksort",na_position="last",ignore_index=False) """ by:要排序的名称列表 axis:轴，0表示行，1表示列 ascending：升序或者降序排列,默认是True，升序 inplace:是否直接在数据上修改，True为直接修改df,False为副本 kind:指定排序算法， na_position：空值(N

DataFrame是Spark推荐的统一结构化数据接口，基于DataFrame快速实现结构化数据的分析，详细使用教程在https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 使用 创建SparkQL的上下文。 from pyspark.sqlimportSQLContext sqlContext = S

目录1 一般操作：查找和过滤1.1 读取数据源1.1.1读取json1.1.2 读取Hive表1.2 取数据列1.3 过滤算子filter(filter等价于where算子)2 聚合操作：groupBy和agg2.1 排序算子sort(sort等价于orderBy)2.2 分组函数groupBy2.2.1 分组计数2.2.2 分组后求最值、平均值、求和的方法2.2.3 分组后，求多个聚合值（最值、平均值等）。使用算子groupBy+agg2.2.4 分组聚合后取别名2.2.5 分组后行转列，使用pivot2

　　Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作，在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考，Scala提供的DataFrame API。 　　本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现。 一、DataFrame对象的生成 　　Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文...

Python数据分析先将DataFrame根据第L列的值降序排序降序后的第L列前N行共有M个不同值提取这M个不同值对应的行df.nlargest()