時間序列不一致的pyspark滯后函數

Question

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

我想使用窗口函數從 4 個周期前的列中查找值。

假設我的數據 (df) 看起來像這樣（實際上我有許多不同的 ID）：

ID | value | period

a  |  100  |   1   
a  |  200  |   2   
a  |  300  |   3   
a  |  400  |   5   
a  |  500  |   6   
a  |  600  |   7   

如果時間序列是一致的（例如周期 1-6），我可以使用F.lag(df['value'], count=4).over(Window.partitionBy('id').orderBy('period'))

但是，由於時間序列具有不連續性，因此這些值將被置換。

我想要的輸出是這樣的：

ID | value | period | 4_lag_value
a  |  100  |   1    |     nan
a  |  200  |   2    |     nan 
a  |  300  |   3    |     nan
a  |  400  |   5    |     100
a  |  500  |   6    |     200
a  |  600  |   7    |     300

我怎樣才能在 pyspark 中做到這一點？

Answer 1

這可能是你正在尋找的：

from pyspark.sql import Window, functions as F

def pyspark_timed_lag_values(df, lags, avg_diff, state_id='state_id', ds='ds', y='y'):

    interval_expr = 'sequence(min_ds, max_ds, interval {0} day)'.format(avg_diff)
    all_comb = (df.groupBy(F.col(state_id))
                .agg(F.min(ds).alias('min_ds'), F.max(ds).alias('max_ds'))
                .withColumn(ds, F.explode(F.expr(interval_expr)))
                .select(*[state_id, ds]))

    all_comb = all_comb.join(df.withColumn('exists', F.lit(True)), on=[state_id, ds], how='left')
    window = Window.partitionBy(state_id).orderBy(F.col(ds).asc())
    for lag in lags:
        all_comb = all_comb.withColumn("{0}_{1}".format(y, lag), F.lag(y, lag).over(window))

    all_comb = all_comb.filter(F.col('exists')).drop(*['exists'])
    return all_comb

    

讓我們將其應用於示例：

data = spark.sparkContext.parallelize([
        (1,"2021-01-03",100),
        (1,"2021-01-10",830),
        (1,"2021-01-17",300),
        (1,"2021-02-07",450),
        (2,"2021-01-03",500),
        (2,"2021-01-17",800),
        (2,"2021-02-14",800)])


example = spark.createDataFrame(data, ['state_id','ds','y'])
example = example.withColumn('ds', F.to_date(F.col('ds')))

lags = list(range(1, n_periods + 1))
result = timed_lag_values(example, lags = lags, avg_diff = 7)

導致以下結果：

+--------+----------+---+----+----+----+----+----+----+----+
|state_id|        ds|  y| y_1| y_2| y_3| y_4| y_5| y_6| y_7|
+--------+----------+---+----+----+----+----+----+----+----+
|       1|2021-01-03|100|null|null|null|null|null|null|null|
|       1|2021-01-10|830| 100|null|null|null|null|null|null|
|       1|2021-01-17|300| 830| 100|null|null|null|null|null|
|       1|2021-02-07|450|null|null| 300| 830| 100|null|null|
|       2|2021-01-03|500|null|null|null|null|null|null|null|
|       2|2021-01-17|800|null| 500|null|null|null|null|null|
|       2|2021-02-14|800|null|null|null| 800|null| 500|null|
+--------+----------+---+----+----+----+----+----+----+----+

現在它已經為日期做好了准備，但經過一些小的調整，它應該適用於各種用例。 在這種情況下，缺點是需要使用 expand 來創建所有可能的日期組合並創建助手 DataFrame all_comb 。

這個解決方案的真正好處是它適用於大多數處理時間序列的用例，因為參數avg_diff定義了時間段之間的預期距離。

只是提一下，可能有一個更干凈的 Hive SQL 替代方案。

Answer 2

我想出了一個解決方案，但它似乎不必要地丑陋，歡迎任何更好的東西！

data = spark.sparkContext.parallelize([
        ('a',100,1),
        ('a',200,2),
        ('a',300,3),
        ('a',400,5),
        ('a',500,6),
        ('a',600,7)])

df = spark.createDataFrame(data, ['id','value','period'])

window = Window.partitionBy('id').orderBy('period')

# look 1, 2, 3 and 4 rows behind:
for diff in [1,2,3,4]:
    df = df.withColumn('{}_diff'.format(diff),
                       df['period'] - F.lag(df['period'], count=diff).over(window))

# if any of these are 4, that's the lag we need
# if not, there is no 4 period lagged return, so return None

#initialise col
df = df.withColumn('4_lag_value', F.lit(None))
# loop:
for diff in [1,2,3,4]:
    df = df.withColumn('4_lag_value',
                       F.when(df['{}_diff'.format(diff)] == 4,
                                 F.lag(df['value'], count=diff).over(window))
                              .otherwise(df['4_lag_value']))

# drop working cols
df = df.drop(*['{}_diff'.format(diff) for diff in [1,2,3,4]])

這將返回所需的輸出。