キューブ

指定された列を使用して、現在のDataFrameの多次元キューブを作成し、集計処理を実行できるようにします。

構文

cube(*cols: "ColumnOrName")

パラメーター

パラメーター	Type	説明
cols	リスト、文字列、整数、または列	3乗する列。各要素は、列名（文字列）、式（Column）、列の順序番号（整数、1から始まる）、またはそれらのリストである必要があります。

戻り値

GroupedData指定された列に基づいてデータをキューブ化します。

注意

列の序数は 1 から始まりますが、これは 0 から始まる__getitem__とは異なります。

例

Python

df = spark.createDataFrame([("Alice", 2), ("Bob", 5)], schema=["name", "age"])

df.cube("name").count().orderBy("name").show()
# +-----+-----+
# | name|count|
# +-----+-----+
# | NULL|    2|
# |Alice|    1|
# |  Bob|    1|
# +-----+-----+

df.cube("name", df.age).count().orderBy("name", "age").show()
# +-----+----+-----+
# | name| age|count|
# +-----+----+-----+
# | NULL|NULL|    2|
# | NULL|   2|    1|
# | NULL|   5|    1|
# |Alice|NULL|    1|
# |Alice|   2|    1|
# |  Bob|NULL|    1|
# |  Bob|   5|    1|
# +-----+----+-----+