python-3.x - 装满 Spark 数据帧-pyspark

Question

我有一个 Spark 数据框与列(年龄)。我需要编写一个pyspark脚本以将数据帧存储在10岁以下的年龄段(例如11-20岁，21-30岁...等)中，并找到每个年龄段条目的数量。通过这个

对于前:

我有以下数据框

+-----+
|age  |  
+-----+
|   21|      
|   23|     
|   35|     
|   39|    
+-----+

装桶后(预期)

+-----+------+
|age  | count|
+-----+------+
|21-30|    2 |    
|31-40|    2 |      
+-----+------+

Answer 1

一种简单的计算方法是在基础RDD上计算直方图。

给定已知的年龄范围(幸运的是，这很容易组合在一起-在这里使用1、11、21等)，生成直方图相当容易:

hist = df.rdd\
  .map(lambda l: l['age'])\
  .histogram([1, 11, 21,31,41,51,61,71,81,91])

这将返回一个带有“年龄范围”及其相应观察计数的元组，如下所示:

([1, 11, 21, 31, 41, 51, 61, 71, 81, 91],
  [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 11])

然后，您可以使用以下方法将其转换回数据框:

#Use zip to link age_ranges to their counts
countTuples = zip(hist[0], hist[1])
#make a list from that
ageList = list(map(lambda l: Row(age_range=l[0], count=l[1]), countTuples))
sc.parallelize(ageList).toDF()

有关更多信息，请查看the RDD API中的histogram函数的文档。