根据列值的变化对 pyspark 数据框进行分区

Question

我在 pyspark 中有一个数据框。假设有一些列 a、b、c ... 随着列值的变化，我想将数据分组。说

A  B
1  x
1  y
0  x
0  y
0  x
1  y
1  x
1  y

会有3组(1x,1y),(0x,0y,0x),(1y,1x,1y) 以及对应的行数据

Answer 1

如果我理解正确的话，您希望每次 A 列更改值时都创建一个不同的组。

首先，我们将创建一个单调递增的 id 以保持行顺序不变：

import pyspark.sql.functions as psf
df = sc.parallelize([[1,'x'],[1,'y'],[0,'x'],[0,'y'],[0,'x'],[1,'y'],[1,'x'],[1,'y']])\
    .toDF(['A', 'B'])\
    .withColumn("rn", psf.monotonically_increasing_id())
df.show()

    +---+---+----------+
    |  A|  B|        rn|
    +---+---+----------+
    |  1|  x|         0|
    |  1|  y|         1|
    |  0|  x|         2|
    |  0|  y|         3|
    |  0|  x|8589934592|
    |  1|  y|8589934593|
    |  1|  x|8589934594|
    |  1|  y|8589934595|
    +---+---+----------+

现在我们将使用 window 函数创建一个包含 1 的列，每次列 A 更改时：

from pyspark.sql import Window
w = Window.orderBy('rn')
df = df.withColumn("changed", (df.A != psf.lag('A', 1, 0).over(w)).cast('int'))

    +---+---+----------+-------+
    |  A|  B|        rn|changed|
    +---+---+----------+-------+
    |  1|  x|         0|      1|
    |  1|  y|         1|      0|
    |  0|  x|         2|      1|
    |  0|  y|         3|      0|
    |  0|  x|8589934592|      0|
    |  1|  y|8589934593|      1|
    |  1|  x|8589934594|      0|
    |  1|  y|8589934595|      0|
    +---+---+----------+-------+

最后我们将使用另一个window函数为每个组分配不同的号码：

df = df.withColumn("group_id", psf.sum("changed").over(w)).drop("rn").drop("changed")

    +---+---+--------+
    |  A|  B|group_id|
    +---+---+--------+
    |  1|  x|       1|
    |  1|  y|       1|
    |  0|  x|       2|
    |  0|  y|       2|
    |  0|  x|       2|
    |  1|  y|       3|
    |  1|  x|       3|
    |  1|  y|       3|
    +---+---+--------+

现在您可以建立群组

根据列值的变化对 pyspark 数据框进行分区

Partition pyspark dataframe based on the change in column value

python

dataframe

pyspark

spark-dataframe