根据列值的变化对pyspark数据框进行分区 [英] Partition pyspark dataframe based on the change in column value

问题描述

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

I have a dataframe in pyspark. Say the has some columns a,b,c... I want to group the data into groups as the value of column changes. Say

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

将有 3 个组为 (1x,1y),(0x,0y,0x),(1y,1x,1y)以及对应的行数据

There will be 3 groups as (1x,1y),(0x,0y,0x),(1y,1x,1y) And corresponding row data

推荐答案

如果我理解正确，您希望在 A 列每次更改值时创建一个不同的组.

If I understand correctly you want to create a distinct group every time column A changes values.

首先，我们将创建一个单调递增的 id 以保持行序不变:

First we'll create a monotonically increasing id to keep the row order as it is:

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|
    +---+---+----------+

现在我们将使用一个窗口函数来创建一个包含 1 的列，每当 A 列发生变化时:

Now we'll use a window function to create a column that contains 1 every time column A changes:

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，我们将使用另一个窗口函数为每个组分配不同的数字:

Finally we'll use another window function to allocate different numbers to each group:

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

这篇关于根据列值的变化对pyspark数据框进行分区的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！