如何计算pyspark数据帧中每个不同值的计数？

Question

我有一个列，用一堆州的首字母作为字符串填充。我的目标是如何计算这些列表中的每个状态。

例如：当出现"TX"和"NJ"时，(("TX":3),("NJ":2))应该是输出。

我对pyspark还不太熟悉，所以我被这个问题难住了。任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

我认为您希望使用数据帧习惯用法groupBy和count。

例如，给定以下数据帧，每行一个状态：

df = sqlContext.createDataFrame([('TX',), ('NJ',), ('TX',), ('CA',), ('NJ',)], ('state',))
df.show()
+-----+
|state|
+-----+
|   TX|
|   NJ|
|   TX|
|   CA|
|   NJ|
+-----+

结果如下：

df.groupBy('state').count().show()
+-----+-----+
|state|count|
+-----+-----+
|   TX|    2|
|   NJ|    2|
|   CA|    1|
+-----+-----+

Answer 2

import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as F

def value_counts(spark_df, colm, order=1, n=10):
    """
    Count top n values in the given column and show in the given order

    Parameters
    ----------
    spark_df : pyspark.sql.dataframe.DataFrame
        Data
    colm : string
        Name of the column to count values in
    order : int, default=1
        1: sort the column descending by value counts and keep nulls at top
        2: sort the column ascending by values
        3: sort the column descending by values
        4: do 2 and 3 (combine top n and bottom n after sorting the column by values ascending) 
    n : int, default=10
        Number of top values to display

    Returns
    ----------
    Value counts in pandas dataframe
    """

    if order==1 :
        return pd.DataFrame(spark_df.select(colm).groupBy(colm).count().orderBy(F.desc_nulls_first("count")).head(n),columns=["value","count"]) 
    if order==2 :
        return pd.DataFrame(spark_df.select(colm).groupBy(colm).count().orderBy(F.asc(colm)).head(n),columns=["value","count"]) 
    if order==3 :
        return pd.DataFrame(spark_df.select(colm).groupBy(colm).count().orderBy(F.desc(colm)).head(n),columns=["value","count"]) 
    if order==4 :
        return pd.concat([pd.DataFrame(spark_df.select(colm).groupBy(colm).count().orderBy(F.asc(colm)).head(n),columns=["value","count"]),
                          pd.DataFrame(spark_df.select(colm).groupBy(colm).count().orderBy(F.desc(colm)).head(n),columns=["value","count"])])