🔥PySpark 操作函数一览 📊✨
发布时间：2025-03-28 15:37:46来源：
PySpark 是大数据处理的利器，尤其适合大规模数据集的高效操作！下面为你整理了 PySpark 中常用的函数，助你快速上手数据分析与处理任务。
首先，对于数据加载，`spark.read.csv()` 和 `spark.read.json()` 是必备技能，轻松搞定各种格式的数据导入 💾。接着，别忘了使用 `df.select()` 来筛选你需要的列，或者用 `df.filter()` 精准过滤数据 🔍。
聚合计算时，`groupBy()` 和 `agg()` 是黄金搭档，配合 `sum()`, `count()`, `avg()` 等函数，分分钟完成复杂统计 📈。此外，`orderBy()` 能帮你按需排序，让数据井然有序 🏆。
在处理字符串时，`concat_ws()` 可以拼接多列字符串，而 `substring()` 则能截取特定长度的子串 ✂️。还有，`coalesce()` 能帮你处理空值问题，确保数据完整性 ⚡！
最后，记得利用 `show()` 和 `write.format().save()` 查看结果或保存数据 🖥️。掌握这些函数，你的 PySpark 之旅将更加顺畅！🚀
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