![](/img/trans.png)
[英]Increment value in each partition based on change in one column in pyspark
[英]Partition pyspark dataframe based on the change in column value
我在pyspark中有一个数据框。 说有一些列a,b,c ...随着列的值更改,我想将数据分组。 说
A B
1 x
1 y
0 x
0 y
0 x
1 y
1 x
1 y
将有3组为(1x,1y),(0x,0y,0x),(1y,1x,1y)
和相应的行数据
如果我理解正确,那么您希望每次A列更改值时都创建一个不同的组。
首先,我们将创建一个单调递增的id,以保持行顺序不变:
import pyspark.sql.functions as psf
df = sc.parallelize([[1,'x'],[1,'y'],[0,'x'],[0,'y'],[0,'x'],[1,'y'],[1,'x'],[1,'y']])\
.toDF(['A', 'B'])\
.withColumn("rn", psf.monotonically_increasing_id())
df.show()
+---+---+----------+
| A| B| rn|
+---+---+----------+
| 1| x| 0|
| 1| y| 1|
| 0| x| 2|
| 0| y| 3|
| 0| x|8589934592|
| 1| y|8589934593|
| 1| x|8589934594|
| 1| y|8589934595|
+---+---+----------+
现在,我们将使用窗口函数创建一个列,每次列A更改时该列包含1
:
from pyspark.sql import Window
w = Window.orderBy('rn')
df = df.withColumn("changed", (df.A != psf.lag('A', 1, 0).over(w)).cast('int'))
+---+---+----------+-------+
| A| B| rn|changed|
+---+---+----------+-------+
| 1| x| 0| 1|
| 1| y| 1| 0|
| 0| x| 2| 1|
| 0| y| 3| 0|
| 0| x|8589934592| 0|
| 1| y|8589934593| 1|
| 1| x|8589934594| 0|
| 1| y|8589934595| 0|
+---+---+----------+-------+
最后,我们将使用另一个窗口函数为每个组分配不同的数字:
df = df.withColumn("group_id", psf.sum("changed").over(w)).drop("rn").drop("changed")
+---+---+--------+
| A| B|group_id|
+---+---+--------+
| 1| x| 1|
| 1| y| 1|
| 0| x| 2|
| 0| y| 2|
| 0| x| 2|
| 1| y| 3|
| 1| x| 3|
| 1| y| 3|
+---+---+--------+
现在您可以建立小组
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.