Question

请帮助我，我是新来的火花。下面是mydataframe

type col1 col2 col3
1    0    41   0
1    27   0    0
1    1    0    0 
1    183  0    2
2    null 0    0
2    null 10   0
3    0    126  0
3    2    0    1
3    4    0    0
3    5    0    0

下面应该是我的输出

type col1 col2 col3 result
1    0    41   0    0
1    27   0    0    14
1    1    0    0    13
1    183  0    2    -168
2    null 0    0
2    null 10   0
3    0    126  0    0
3    2    0    1    125
3    4    0    0    121
3    5    0    0    116

挑战是必须为每组类型列完成此公式如prev（col2）-col1 + col3

我尝试在col2上使用window和lag函数来填充结果列，但它不起作用。

以下是我的代码

part = Window().partitionBy().orderBy('type')
DF = DF.withColumn('result',lag("col2").over(w)-DF.col1+DF.col3)

现在我正在努力尝试使用地图功能请帮助

Answer 1

逻辑有点棘手和复杂。

您可以在pyspark

中执行以下操作

<强> pyspark

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import Window
import sys
windowSpec = Window.partitionBy("type").orderBy("type")
df = df.withColumn('result', F.lag(df.col2, 1).over(windowSpec) - df.col1 + df.col3)
df = df.withColumn('result', F.when(df.result.isNull(), F.lit(0)).otherwise(df.result))
df = df.withColumn('result', F.sum(df.result).over(windowSpec.rowsBetween(-sys.maxsize, -1)) + df.result)
df = df.withColumn('result', F.when(df.result.isNull(), F.lit(0)).otherwise(df.result))

<强>阶

import org.apache.spark.sql.expressions._
import org.apache.spark.sql.functions._
val windowSpec = Window.partitionBy("type").orderBy("type")
df.withColumn("result", lag("col2", 1).over(windowSpec) - $"col1"+$"col3")
  .withColumn("result", when($"result".isNull, lit(0)).otherwise($"result"))
  .withColumn("result", sum("result").over(windowSpec.rowsBetween(Long.MinValue, -1)) +$"result")
  .withColumn("result", when($"result".isNull, lit(0)).otherwise($"result"))

您应该得到以下结果。

+----+----+----+----+------+
|type|col1|col2|col3|result|
+----+----+----+----+------+
|1   |0   |41  |0   |0.0   |
|1   |27  |0   |0   |14.0  |
|1   |1   |0   |0   |13.0  |
|1   |183 |0   |2   |-168.0|
|3   |0   |126 |0   |0.0   |
|3   |2   |0   |1   |125.0 |
|3   |4   |0   |0   |121.0 |
|3   |5   |0   |0   |116.0 |
|2   |null|0   |0   |0.0   |
|2   |null|10  |0   |0.0   |
+----+----+----+----+------+

<强>被修改

第一个withColumn应用公式prev(col2) - col1 + col3。第二个withColumn将result列的 null更改为0 。第三个withColumn用于累积和，即将所有值添加到结果列的当前行。所以三个withColumn相当于prev(col2) + prev(results) 1 col1 + col3。最后一个withColumn正在result列中将空值更改为0 。

Pyspark在查找前一行时按组迭代数据帧

1 个答案: