Tutorial Avanzado de PySpark y Geopandas para Procesamiento de Datos
BICIMAD y Procesamiento de Datos
BICIMAD: otra línea
Usuarios tipo: df.groupBy("user_type").count().show()
Seleccionar usuarios tipo: sel_type = int(input('Introduce..: '))df1 = df.filter(df["user_type"] == sel_type)df1.count() # o sel_type = 2, df1 = df.filter(df.user_type == sele_type)
Uso diario: df_trips = df1.groupBy('user_day_code').count().show()
# df_anual = df.filter(col("user_type") == 1)viajes_usu = df_anual.groupBy("user_day_code").count()viajes_usu.filter(col("count") == 1).count()
Estación destino: df.groupBy('idunplug_station').count().show()
Estación destino con distinción: df.groupBy('idunplug_station').agg(count_distinct('idplug_station')).show()
Adyacencia y frecuencia:edges = df.groupBy("idunplug_station", "idplug_station").