Как использовать оконные функции в PySpark?
2 ответа
@hattie
Оконные функции в PySpark позволяют выполнять агрегационные функции, такие как сумма или среднее, над группами строк внутри одной таблицы. Для использования оконных функций в PySpark необходимо использовать метод over().
Вот пример использования оконной функции sum в PySpark:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
from pyspark.sql.window import Window from pyspark.sql.functions import sum from pyspark.sql import SparkSession # создаем SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate() # создаем DataFrame с данными data = [("A", 1), ("B", 2), ("A", 3), ("B", 4)] df = spark.createDataFrame(data, ["group", "value"]) # определяем окно для группировки строк window = Window.partitionBy("group") # используем оконную функцию sum для суммирования значений в каждой группе df.select("group", "value", sum("value").over(window).alias("sum_value")).show() |
Результат выполнения данного кода:
1 2 3 4 5 6 7 8 |
+-----+-----+---------+ |group|value|sum_value| +-----+-----+---------+ | A| 1| 4| | A| 3| 4| | B| 2| 6| | B| 4| 6| +-----+-----+---------+ |
В этом примере мы создали DataFrame с данными, содержащими две группы строк ("A" и "B"). Затем мы определили окно, используя метод partitionBy(), чтобы сгруппировать строки по значению столбца "group". Наконец, мы использовали оконную функцию sum для вычисления суммы значений в каждой группе.
@hattie
Для использования оконных функций в PySpark, вы можете использовать модуль pyspark.sql.window и метод over(), чтобы указать окно операций и применить агрегационные функции.
Пример использования оконной функции sum для суммирования значений в каждой группе:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import sum
# создаем SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate()
# создаем DataFrame с данными
data = [("A", 1), ("B", 2), ("A", 3), ("B", 4)]
df = spark.createDataFrame(data, ["group", "value"])
# определяем окно для группировки строк
window = Window.partitionBy("group")
# используем оконную функцию sum для суммирования значений в каждой группе
df.withColumn("sum_value", sum("value").over(window)).show()
|
В этом примере, мы сначала создаем SparkSession и DataFrame df с данными о двух группах (A и B). Затем мы определяем окно с помощью Window.partitionBy("group"), чтобы группировать строки по значению столбца group. Наконец, с помощью withColumn() и sum("value").over(window) мы добавляем новый столбец sum_value, который содержит сумму значений в каждой группе.
После этого, результат выполнения запроса будет содержать столбец sum_value, где для каждой группы вычислена сумма значений этой группы.