将列添加到 Spark dataframe，其最大值小于当前记录的值

Question

我有一个类似于以下内容的 Spark dataframe：

id  claim_id                 service_date                  status   product
123 10606134411906233408    2018-09-17T00:00:00.000+0000    PD      blue
123 10606147900401009928    2019-01-24T00:00:00.000+0000    PD      yellow
123 10606160940704723994    2019-05-23T00:00:00.000+0000    RV      yellow
123 10606171648203079553    2019-08-29T00:00:00.000+0000    RJ      blue
123 10606186611407311724    2020-01-13T00:00:00.000+0000    PD      blue

请原谅我没有粘贴任何代码，因为没有任何效果。 我想添加一个新列，其中状态为 PD 的前一行的 max(service_date) 和当前行的乘积 = 前一行的乘积。

这很容易通过相关子查询完成，但效率不高，此外，在 Spark 中也不可行，因为不支持非 equi 连接。 另请注意，LAG 将不起作用，因为我并不总是需要紧接在前的记录（并且偏移量是动态的）。

预期的 output 将是这样的：

id  claim_id                 service_date                  status   product     previous_service_date
    123 10606134411906233408    2018-09-17T00:00:00.000+0000    PD      blue
    123 10606147900401009928    2019-01-24T00:00:00.000+0000    PD      yellow
    123 10606160940704723994    2019-05-23T00:00:00.000+0000    RV      yellow      2019-01-24T00:00:00.000+0000
    123 10606171648203079553    2019-08-29T00:00:00.000+0000    RJ      blue        2018-09-17T00:00:00.000+0000
    123 10606186611407311724    2020-01-13T00:00:00.000+0000    PD      blue        2018-09-17T00:00:00.000+0000

Answer 1

您可以尝试以下使用max作为 window function 和when （一个案例表达式）但关注前面的行

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import Window


df = df.withColumn('previous_service_date',F.max(
    F.when(F.col("status")=="PD",F.col("service_date")).otherwise(None)
).over(
    Window.partitionBy("product")
          .rowsBetween(Window.unboundedPreceding,-1)
))

df.orderBy('service_date').show(truncate=False)

+---+--------------------+-------------------+------+-------+---------------------+
|id |claim_id            |service_date       |status|product|previous_service_date|
+---+--------------------+-------------------+------+-------+---------------------+
|123|10606134411906233408|2018-09-17 00:00:00|PD    |blue   |null                 |
|123|10606147900401009928|2019-01-24 00:00:00|PD    |yellow |null                 |
|123|10606160940704723994|2019-05-23 00:00:00|RV    |yellow |2019-01-24 00:00:00  |
|123|10606171648203079553|2019-08-29 00:00:00|RJ    |blue   |2018-09-17 00:00:00  |
|123|10606186611407311724|2020-01-13 00:00:00|PD    |blue   |2018-09-17 00:00:00  |
+---+--------------------+-------------------+------+-------+---------------------+

编辑 1

您也可以使用last如下所示

df = df.withColumn('previous_service_date',F.last(
    F.when(F.col("status")=="PD" ,F.col("service_date")).otherwise(None),True
).over(
    Window.partitionBy("product")
          .orderBy('service_date')
          .rowsBetween(Window.unboundedPreceding,-1)
))

如果这对你有用，请告诉我。

Answer 2

您可以将您的 DataFrame copy到一个新的 DataFrame ( df2 ) 并join两者，如下所示：

(df.join(df2, 
         on = [df.Service_date > df2.Service_date,
               df.product == df2.product,
               df2.status == 'PD'],
         how = "left"))

删除重复的列并将df2.Service_date重命名为previous_service_date