Sql 为列中的变量计数添加列

在ApacheSpark中，我有一个dataframe，其中“category”列始终是“a”或“b”

user_id | category ==================== 1 | a 1 | a 1 | b 2 | a 2 | b 2 | b 用户id |类别 ==================== 1 | a 1 | a 1 | b 2 | a 2 | b 2 | b 我想把a列和b列作为它们的计数列。 我想要的结果如下

user_id | a | b =============== 1 | 2 | 1 2 | 1 | 2 用户id | a | b =============== 1 | 2 | 1 2 | 1 | 2

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您可以为此使用条件聚合：

SELECT user_id, 
       COUNT(CASE WHEN category = 'a' THEN 1 END) AS a
       COUNT(CASE WHEN category = 'b' THEN 1 END) AS b
FROM mytable
GROUP BY user_id

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您可以为此使用条件聚合：

SELECT user_id, 
       COUNT(CASE WHEN category = 'a' THEN 1 END) AS a
       COUNT(CASE WHEN category = 'b' THEN 1 END) AS b
FROM mytable
GROUP BY user_id

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这样做无需事先知道

a

和

b

：

df.groupBy($"id").pivot("category").count().show

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这样做无需事先知道

a

和

b

：

df.groupBy($"id").pivot("category").count().show

谢谢大家。 为了完整性，我使用了pivot方法和list['a'，'b']

df.groupBy($"id").pivot("category", ['a', 'b']).count().show

谢谢大家。 为了完整性，我使用了pivot方法和list['a'，'b']

df.groupBy($"id").pivot("category", ['a', 'b']).count().show

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检查计数、分组依据和透视。。。这是一个简单的查询，你可以做到这一点，如果你有困难后，尝试，回来，我会帮你检查计数，分组方式和枢轴。。。这是一个简单的查询，您也可以这样做。如果您在尝试后遇到问题，请回来，我将帮助您解决此问题。您需要预先知道

类别

的所有可能值。@DavidGriffin。问题很清楚：“'category'总是'a'或'b'”。使用此解决方案，您需要预先知道

category

的所有可能值。@DavidGriffin。问题很清楚：“‘类别’总是‘a’或‘b’”。谢谢你的回答

df.groupBy（$“id”）.pivot（“category”，['a'，'b']）.count（）.show（）

我使用pivot方法和list['a'，'b']来保证完整性。”“也帮我，谢谢你的回答

df.groupBy（$“id”）.pivot（“category”，['a'，'b']）.count（）.show（）

我使用pivot方法和list['a'，'b']来保证完整性。”“也帮我。