R SparkR pivot用法及代码示例

说明：

透视 GroupedData 的一列并执行指定的聚合。有两种版本的数据透视函数：一种要求调用者指定要转换的不同值的列表，另一种不需要。后者更简洁但效率较低，因为 Spark 需要首先在内部计算不同值的列表。

用法：

## S4 method for signature 'GroupedData,character'
pivot(x, colname, values = list())

参数：

• x 一个 GroupedData 对象
• colname 列名
• values 输出列的不同值的值或列表/向量。

返回：

分组数据对象

注意：

自 2.0.0 以来的枢轴

例子：

df <- createDataFrame(data.frame(
    earnings = c(10000, 10000, 11000, 15000, 12000, 20000, 21000, 22000),
    course = c("R", "Python", "R", "Python", "R", "Python", "R", "Python"),
    period = c("1H", "1H", "2H", "2H", "1H", "1H", "2H", "2H"),
    year = c(2015, 2015, 2015, 2015, 2016, 2016, 2016, 2016)
))
group_sum <- sum(pivot(groupBy(df, "year"), "course"), "earnings")
group_min <- min(pivot(groupBy(df, "year"), "course", "R"), "earnings")
group_max <- max(pivot(groupBy(df, "year"), "course", c("Python", "R")), "earnings")
group_mean <- mean(pivot(groupBy(df, "year"), "course", list("Python", "R")), "earnings")