[英]How to count frequency of each categorical variable in a column in pyspark dataframe?
假設我有一個pyspark數據框：
df.show()
+-----+---+
| x | y|
+-----+---+
|alpha| 1|
|beta | 2|
|gamma| 1|
|alpha| 2|
+-----+---+
我想計算x欄中有多少個alpha ， beta和gamma出現。 如何在pyspark中做到這一點？
使用pyspark.sql.DataFrame.cube() ：
df.cube("x").count().show()
如何為多列在pyspark數據框中的一列中計算每個分類變量的頻率？
[英]How do I count frequency of each categorical variable in a column in pyspark dataframe for multiple columns?
Pyspark DataFrame - 如何將一列從分類值轉換為整數？
[英]Pyspark DataFrame - How to convert one column from categorical values to int?
自動計算python pandas中分類變量每列有多少個類別
[英]Count how many categories each column of categorical variable in python pandas automatically
如何獲取列值的頻率計數，按另一列中的分類值排序
[英]How to get frequency count for a column value, sorted by aa categorical value in another column
查找 dataframe 中所有分類列中每個值的頻率
[英]Finding frequency of each value in all categorical columns across a dataframe
如何計算 pyspark dataframe 中多個分類列中出現的唯一數據
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