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sparksql只取每列最大的值

时间: 2025-01-10 15:30:14 浏览: 36
### 如何在 Spark SQL 中选择每列的最大值 为了计算 DataFrame 中每一列的最大值,在 Spark SQL 中可以采用多种方式实现这一目标。一种常见的方式是通过 `select` 方法结合聚合函数来完成此操作。 对于给定的 DataFrame,可以通过编程接口构建一个包含所有列最大值的新 DataFrame。下面展示了一个 Python (PySpark) 实现的例子: ```python from pyspark.sql import functions as F def get_max_values(df): # 获取DataFrame中的所有数值型字段名列表 numeric_columns = [col for col, dtype in df.dtypes if dtype.startswith('int') or dtype.startswith('double')] # 对于每一个数值类型的列应用max聚合函数并重命名结果列为原列名加上"_max" max_cols = [F.max(col).alias(f"{col}_max") for col in numeric_columns] # 使用select执行聚合查询返回一个新的DataFrame只含各列最大值 result_df = df.select(*max_cols) return result_df ``` 上述代码片段定义了一个名为 `get_max_values` 的函数,该函数接收一个 PySpark DataFrame 参数,并返回另一个仅包含原始表中每个数值类型列对应最大值得新 DataFrame[^1]。 如果希望直接获得字典形式的结果而不是整个 DataFrame,则可以根据需求调整上面的方法如下所示: ```python result_dict = {field.name: row[field.name + "_max"] \ for field in df.schema.fields \ for row in get_max_values(df).collect()} print(result_dict) ``` 这段脚本会遍历 schema 字段并将最终得到的最大值存入字典对象以便进一步处理或显示[^2]。 另外值得注意的是,在某些情况下,使用内置 SQL 查询语句可能更加直观易懂。例如可以直接编写 SQL 来求取最大值而不必手动指定列名称: ```sql SELECT MAX(column_name) AS column_name_max FROM table_name; ``` 这种方法适用于当确切知道要查询哪些列的时候。然而,它不如前面提到的动态解决方案灵活,后者能够自动适应不同结构的数据集而无需更改代码逻辑[^3]。
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### **Spark SQL 零售商店数据分析项目** **项目名称**:零售商店销售数据分析 ​**技术栈**​:Spark 3.x + Python/Scala ​**考核目标**​:掌握 DataFrame 创建、查询、聚合、多表关联等核心操作 ------ ## **一、数据集说明** ### **1. 员工表 employee.csv** csv emp_id,name,age,gender,department,salary,hire_date E001,张伟,35,M,销售部,8500,2020-05-12 E002,李娜,28,F,财务部,9200,2021-02-18 E003,王强,42,M,物流部,7800,2019-08-03 E004,赵敏,31,F,销售部,8800,2021-07-22 E005,刘洋,26,M,IT部,10500,2022-01-15 E006,陈雪,29,F,销售部,8600,2020-11-30 E007,杨光,33,M,财务部,9500,2018-09-10 E008,周婷,27,F,物流部,8000,2022-03-25 ### **2. 销售表 sales.csv** csv sale_id,emp_id,product_id,quantity,unit_price,sale_date S001,E001,P1001,2,299.50,2023-05-10 S002,E004,P1002,1,1599.00,2023-06-15 S003,E001,P1003,3,89.90,2023-04-18 S004,E006,P1001,1,299.50,2023-07-02 S005,E003,P1004,2,450.00,2023-05-28 S006,E004,P1002,1,1599.00,2023-06-20 S007,E002,P1005,4,120.00,2023-03-12 S008,E005,P1003,2,89.90,2023-08-05 ### **3. 商品表 product.csv** csv product_id,product_name,category,supplier P1001,无线耳机,电子产品,SupplierA P1002,智能手机,电子产品,SupplierB P1003,保温杯,日用品,SupplierC P1004,运动鞋,服装,SupplierD P1005,笔记本,文具,SupplierA ------ ## **二、考核任务** ### **任务1:DataFrame 创建与基础操作(30分)** 1. 加载所有CSV文件为DataFrame,并打印Schema(10分) 2. 统计各部门员工数量(10分) 3. 查询薪资超过9000的员工(10分) **示例代码**: python employee_df = spark.read.csv("employee.csv", header=True, inferSchema=True) employee_df.filter("salary > 9000").show() ### **任务2:数据清洗与转换(20分)** 1. 处理销售表中的空值(quantity缺失时填充1)(10分) 2. 计算每笔销售的总金额(quantity * unit_price)(10分) **示例代码**: python from pyspark.sql.functions import col sales_df = sales_df.na.fill({"quantity": 1}) sales_df.withColumn("total_amount", col("quantity") * col("unit_price")).show() ### **任务3:多表关联与聚合(40分)** 1. 查询每笔销售的详细信息(含员工名和商品名)(15分) 2. 统计各商品类别的销售总额(15分) 3. 找出销售额最高的员工(显示姓名和总销售额)(10分) **示例代码**: python joined_df = sales_df.join(employee_df, "emp_id").join(product_df, "product_id") joined_df.select("name", "product_name", "total_amount").show() ------ ## **三、提交要求** 1. **代码文件**:完整的PySpark/Scala脚本 2. **运行截图**:关键查询结果的终端输出 3. 分析报告 (可选): - 数据质量问题和处理方式 - 关键业务发现(如最佳销售部门、热门商品) ------ ## **四、评分标准** | **任务** | **评分点** | **分值** | | :------------: | :----------------------: | :------: | | DataFrame创建 | 正确加载数据并打印Schema | 30 | | 数据清洗 | 空值处理、计算列添加 | 20 | | 多表关联与聚合 | JOIN操作、聚合函数使用 | 40 | | 数据可视化 | 图表正确性 | 10 | **建议时间**:120分钟 ​**难度**​:⭐️⭐️⭐️(中等) ------ ## **五、扩展挑战(可选)** 1. 计算员工销售额的月度增长率 2. 使用窗口函数找出各部门薪资最高的员工 **示例代码**: python 复制 python from pyspark.sql.window import Window windowSpec = Window.partitionBy("department").orderBy(col("salary").desc()) employee_df.withColumn("rank", rank().over(windowSpec)).show() ------ ### **项目特点** 1. **业务贴近性**:零售行业真实场景(员工、销售、商品) 2. **技能全覆盖**:从数据加载到复杂聚合+可视化 3. **可扩展性**:可通过增加数据量或添加时间分析提升难度

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