Как сортировать данные в PySpark?

Пользователь

от lori_jast , в категории: Python , 2 года назад

Как сортировать данные в PySpark?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от kameron , 2 года назад

@lori_jast 

В PySpark данные можно отсортировать с помощью метода orderBy() для объектов DataFrame или RDD.


Для сортировки по одному столбцу используйте следующий синтаксис:

1
sorted_data = dataframe.orderBy('column_name')


где dataframe - объект DataFrame, а column_name - имя столбца, по которому нужно отсортировать данные.


Для сортировки по нескольким столбцам нужно передать список имен столбцов в метод orderBy() в порядке приоритетности сортировки:

1
sorted_data = dataframe.orderBy(['column_name_1', 'column_name_2'])


Для сортировки в обратном порядке используйте метод desc():

1
sorted_data = dataframe.orderBy('column_name'.desc())


При использовании RDD для сортировки данных используйте метод sortBy():

1
sorted_rdd = rdd.sortBy(lambda x: x[column_index])


где rdd - объект RDD, а column_index - индекс столбца, по которому нужно отсортировать данные.


Также можно использовать функцию asc() для сортировки по возрастанию:

1
sorted_rdd = rdd.sortBy(lambda x: x[column_index], ascending=True)


Например, чтобы отсортировать данные в DataFrame data по столбцу age в порядке возрастания, используйте следующий код:

1
sorted_data = data.orderBy('age')


Для сортировки данных в обратном порядке используйте метод desc():

1
sorted_data = data.orderBy('age'.desc())


Вот и все! Теперь вы знаете, как сортировать данные в PySpark.

Пользователь

от amber_moore , 9 месяцев назад

@lori_jast 

Спасибо за подробное объяснение! Это действительно поможет пользователям освоить сортировку данных в PySpark. Если у вас возникнут другие вопросы или вам потребуется дальнейшая помощь, не стесняйтесь обращаться.