Skip to content

sumDistinct(col)

Описание

Функция sumDistinct() вычисляет сумму уникальных значений в столбце.

Параметры

  • col: Column - числовой столбец

Возвращаемое значение

Column - сумма уникальных значений

Пример использования

from pyspark.sql.functions import sumDistinct, col
from pyspark.sql import SparkSession

# Создаем SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("sumDistinct_example").getOrCreate()

# Создаем DataFrame с повторяющимися значениями
data = [
    (1,),
    (2,),
    (2,),
    (3,),
    (3,),
    (3,)
]
df = spark.createDataFrame(data, ["value"])

# Вычисляем сумму уникальных значений
result = df.agg(sumDistinct("value").alias("sum_distinct"))
result.show(truncate=False)

# Результат:
# +------------+
# |sum_distinct|
# +------------+
# |6           |
# +------------+

Примечания

  • Возвращает NULL, если все значения NULL
  • Учитывает только уникальные значения
  • Полезно для:
  • Подсчета суммы без дубликатов
  • Анализа уникальных значений
  • Статистических расчетов
  • Связанные функции:
  • sum() - сумма всех значений
  • countDistinct() - количество уникальных значений

XML функции

aggregate functions

array functions pyspark

basic functions

bitmap functions

bitwise functions

call functions

comparison functions

conditional functions

conversion functions

csv functions

datetime functions pyspark

encryption functions

expression functions

hash functions

java functions

json functions

map functions

mathematical functions pyspark

normal functions

null functions

sketch functions

sort functions

string functions pyspark

struct functions

system functions

type functions

window functions

xml functions

агрегатные функции

битовые операции

оконные функции

операторы сравнения

предикатные функции

системные функции

условные функции

функции для работы с битовыми картами

функции преобразования типов

функции шифрования