问题描述
在 Scala 中，我可以使用 get(#) 或 getAs[Type](#) 从数据帧中获取值.在 pyspark 中应该怎么做?
In Scala I can do get(#) or getAs[Type](#) to get values out of a dataframe. How should I do it in pyspark?
我有一个两列 DataFrame:item(string) 和 salesNum(integers).我做了一个 groupby 和 mean 来获得这些数字的平均值，如下所示:
I have a two columns DataFrame: item(string) and salesNum(integers). I do a groupby and mean to get a mean of those numbers like this:
saleDF.groupBy("salesNum").mean()).collect()
它有效.现在我在一个数据框中有了一个平均值.
and it works. Now I have the mean in a dataframe with one value.
如何从数据框中获取该值以获取浮点数的平均值?
How can I get that value out of the dataframe to get the mean as a float number?
推荐答案
collect() 将结果作为 python 列表返回.要从列表中取出值，您只需要像这样获取第一个元素:
collect() returns your results as a python list. To get the value out of the list you just need to take the first element like this:
saleDF.groupBy("salesNum").mean()).collect()[0]
这篇关于从数据框中获取价值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！