Как использовать оконные функции в PySpark?

Пользователь

от hattie , в категории: Python , год назад

Как использовать оконные функции в PySpark?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от shayna.buckridge , год назад

@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.

Пользователь

от terrence , 2 месяца назад

@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.