1、groupBy()分组方法，后面跟agg()聚合方法，按照需要的聚合函数对数据进行分组聚合统计

#in python
from pyspark.sql.functions import count,min,max,avg,var_pop,stddev_pop

df.select("code", "sku", "gmv").distinct()\
        .groupBy("code")\
        .agg(
        count("sku").alias("sku_cnt"),
        min("gmv").alias("min_gmv"),
        max("gmv").alias("max_gmv"),
        avg("gmv").alias("avg_gmv"),
        stddev_pop("gmv").alias("std_gmv"),
        var_pop("gmv").alias("var_gmv")
        )\
        .sort("code")\
        .show(200)

输出结果：

2、对全局使用聚合函数，不用分组

#in python 
from pyspark.sql.functions import min,max,avg,var_pop,stddev_pop, count,countDistinct
   
df_users.select(
        count("sku").alias("sku_cnt"),
        countDistinct("sku").alias("sku_cnt_distinct"),
        min("gmv").alias("min_gmv"),
        max("gmv").alias("max_gmv"),
        avg("gmv").alias("avg_gmv"),
        stddev_pop("gmv").alias("std_gmv"),
        var_pop("gmv").alias("var_gmv")).show()

输出结果：【注意:去重统计countDistinct()  和不去重统计count()的结果的区别 】

3、正确区分语法命令输出的结果是int类型，还是DataFrame类型

3.1 返回结果是int类型

#in python
result0 = df_users.select("user_id").distinct().count()
print("result0:count is {}".format(result0)) 
#注意这里的 result0是int整数类型，不是DataFrame，所以不能.show()

3.2返回结果是DataFrame

#in python

from pyspark.sql.functions import countDistinct
df.select(countDistinct("user_id").alias("user_cnt")).show() 

#这里是DataFrame不是int，所以可以.show()