我有一个数据框如下：
+-----------+------------+-------------+-----------+
| id_doctor | id_patient | consumption | type_drug |
+-----------+------------+-------------+-----------+
| d1 | p1 | 12.0 | bhd |
| d1 | p2 | 10.0 | lsd |
| d1 | p1 | 6.0 | bhd |
| d1 | p1 | 14.0 | carboxyl |
| d2 | p1 | 12.0 | bhd |
| d2 | p1 | 13.0 | bhd |
| d2 | p2 | 12.0 | lsd |
| d2 | p1 | 6.0 | bhd |
| d2 | p2 | 12.0 | bhd |
+-----------+------------+-------------+-----------+
我想统计每位医生服用 bhd 的消耗量
我尝试了以下查询，但它不起作用：
dataframe.groupBy(col("id_doctor")).agg(
countDistinct(col("id_patient")).where(
col("type_drug") == "bhd" & col("consumption") < 16.0
)
)
有什么帮助吗？
thanks!
PySpark 中的另一个解决方案无需添加另一列：
dataframe.groupBy("id_doctor").agg(
F.countDistinct(
F.when(
col("type_drug") == "bhd" & col("consumption") < 16.0, col("id_doctor")
).otherwise(None)
)
)
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