我们希望为每一条记录增加一个自增列row_number,以便于后续分析。 示例数据 我们将用以下数据作为示例: 方案实现 1. 初始化 PySpark 环境 首先,我们需要初始化 PySpark 环境并加载数据。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Add Incremental Column Example")\...
row_number: 顾名思义就是行的数值,第一第二第三将会显示序号为1,2,3(排名不重复占位)。 写法,以row_number()为例: df.withColumn('rank',row_number().over(Window.partitionBy('source').orderBy(col('amount').desc())) 2、分组计数 df.withColumn('num',countDistinct('id').over(Window.part...
con_string)# Add the numbersofzeros based on the value received above new_bt_string=con_string+zero_to_add*'0'# addnewcolumnand convert column to decimal and then apply row_number df1=df.withColumn('bt_string',f.lit(new_bt_string).cast('decimal(35,0)'))\.withColumn("row_...
['Rating']) #add 'sequential' index and join both dataframe to get the final result a = a.withColumn("row_idx", row_number().over(Window.orderBy(monotonically_increasing_id())) b = b.withColumn("row_idx", row_number().over(Window.orderBy(monotonically_increasing_id())) final_df =...
df = df.withColumn("id", row_number().over(spec)) df.show() 输出: text +---+---+---+ |age| name| id| +---+---+---+ | 7| Tom| 1| | 17| De| 2| | 18| Alice| 3| | 22| Sitoi| 4| | 22|Shitao| 5| | 45| Apple...
接下来,使用窗口函数(例如row_number())为每行分配一个唯一的行号。 代码语言:txt 复制 df = df.withColumn("row_number", row_number().over(window)) 这将在数据集中添加一个名为"row_number"的新列,并为每行分配一个唯一的行号。 最后,根据行号筛选出靠近特定行附近的行。
rank(), dense_rank(), row_number(): 用于窗口函数中的排名操作。 4. 集合函数: distinct(): 返回去重后的数据。 collect(): 将DataFrame的数据收集到驱动程序节点。 union(), intersect(), exceptAll(): 执行集合操作。 5. 窗口函数: Window: 用于执行窗口操作,如累计求和、移动平均等。
时间运算date_add()、date_sub()等 6. 窗口函数 row_number frompyspark.sql.windowimportWindow df_r=df.withColumn('row_number',sf.row_number().over(Window.partitionBy("level").orderBy("age")).alias("rowNum"))# 其他写法df_r=df.withColumn('row_number',sf.row_number().over(Window.partiti...
sqlContext = SQLContext(sc) testDF = rddData.toDF() result = (testDF.select("c", "s", F.row_number().over(Window.partitionBy("c").orderBy("s")).alias("rowNum"))) finalResult = result.where(result.rowNum <= 1).show()
2. add columns from pyspark.sql.window import window as W from pyspark.sql import functions as F # add columns df = df.withColumn('new_col',F.monotonically_increasing_id())\ .withColumn('row_number',F.row_number().over(windowSpec)) ...