本文简要介绍
pyspark.pandas.groupby.GroupBy.size
的用法。用法:
GroupBy.size() → pyspark.pandas.series.Series
计算组大小。
例子:
>>> df = ps.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 3, 3], ... 'B': [1, 1, 2, 3, 3, 3]}, ... columns=['A', 'B']) >>> df A B 0 1 1 1 2 1 2 2 2 3 3 3 4 3 3 5 3 3
>>> df.groupby('A').size().sort_index() A 1 1 2 2 3 3 dtype: int64
>>> df.groupby(['A', 'B']).size().sort_index() A B 1 1 1 2 1 1 2 1 3 3 3 dtype: int64
对于系列,
>>> df.B.groupby(df.A).size().sort_index() A 1 1 2 2 3 3 Name: B, dtype: int64
>>> df.groupby(df.A).B.size().sort_index() A 1 1 2 2 3 3 Name: B, dtype: int64
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- Python pyspark GroupBy.bfill用法及代码示例
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- Python pyspark GroupBy.diff用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.filter用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.transform用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.cumcount用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.idxmax用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.idxmin用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.nunique用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.median用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.tail用法及代码示例
- Python pyspark GroupBy.any用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.groupby.GroupBy.size。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。