其实pandas就是dataframe，spark里面的是一样的，有些处理方法可以相互借鉴，也可能会有SQL的一些用法，但今天就事论事，不展开。
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1-统计每个用户的点击序列数
先给出一个高大上的操作，这一步很关键。
df4=df.groupby('user_id')['item_id'].agg(list)
>>> for u in df4:
print(u,len(u))
[13, 11, 23, 4, 7, 28, 10, 0, 16, 25, 21, 15, 26, 20, 14, 3, 5, 12, 1, 24, 9] 21
[10, 22, 14, 16, 26, 29, 27, 24, 28, 20, 25, 15, 13, 8, 7, 6, 23, 9, 18] 19
[12, 16, 2, 22, 15, 14, 13, 6, 1, 10, 25, 8, 19, 0,
本文转载自: https://blog.csdn.net/SPESEG/article/details/122862100
版权归原作者 小李飞刀李寻欢 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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