Question

我正在寻找Spark SQL中Spark DataFrame的窗口幻灯片功能。

我有一个数据框，其中包含列id，month和volume。

id       month   volume new_col
1        201601  100     0
1        201602  120   100
1        201603  450   220
1        201604  200   670
1        201605  121   870

现在，我想添加一个名称为new_col的新列，new_col的值是当前行之前volume和new_col的总和，如图所示以上。 new_col第一行的值将为零。

我尝试通过使用PySpark在窗口选项lag下使用窗口功能。但是我发现new_col列将被递归使用。仅使用lag函数的方式不能做到这一点：

window = Window.partitionBy(F.col('id')).orderBy(F.col('month').asc())
df.withColumn('new_col', F.lag(col('volume'), 1).over(window) + F.lag(col('new_col'), 1).over(window))

是否有一种使用窗口函数动态滞后new_col的方法？还是有其他好的解决方案？

Answer 1

您可以在窗口上使用lag和sum来实现此目的。 sum如果在窗口上使用，将自动计算总和。以下代码将首先滞后volume列，然后取其总和，但也可以按相反的顺序进行操作。

window = Window.partitionBy(F.col('id')).orderBy(F.col('month').asc())
df.withColumn('new_col', F.sum(F.lag(col('volume'), 1, 0).over(window)).over(window))

Answer 2

您可以使用嵌套窗口功能

>>> from pyspark.sql.window import Window
>>> import pyspark.sql.functions as F
>>> 
>>> data = sc.parallelize([
...     (1,'201601',100),
...     (1,'201602',120),
...     (1,'201603',450),
...     (1,'201604',200),
...     (1,'201605',121)])
>>> col = ['id','month', 'volume']
>>> 
>>> df = spark.createDataFrame(data, col)
>>> df.show()
+---+------+------+
| id| month|volume|
+---+------+------+
|  1|201601|   100|
|  1|201602|   120|
|  1|201603|   450|
|  1|201604|   200|
|  1|201605|   121|
+---+------+------+

>>> window1 = Window.partitionBy('id').orderBy('month')
>>> window2 = Window.partitionBy('id').orderBy('month').rangeBetween(Window.unboundedPreceding, 0)
>>> df = df.withColumn('new_col', F.sum(F.lag('volume').over(window1)).over(window2)).na.fill({'new_col': 0})
>>> df.show()
+---+------+------+-------+                                                     
| id| month|volume|new_col|
+---+------+------+-------+
|  1|201601|   100|      0|
|  1|201602|   120|    100|
|  1|201603|   450|    220|
|  1|201604|   200|    670|
|  1|201605|   121|    870|
+---+------+------+-------+

具有动态滞后的窗口功能

2 个答案: