在上面的代码中,我们选择了 date 和 revenue 列,并使用 lag 函数计算了前一天的销售额。offset 设置为1,表示获取前一行的值;defaultValue 设置为0,表示在没有前一行数据时使用0作为默认值;orderBy 设置为 date,表示按照日期排序。 实际应用 lag 函数在实际应用中非常常见。例如,在金融领域,我们经常需要计算股票价...
在SparkSQL中,Lead和Lag函数是用于获取数据集中的前一行或下一行数据的函数。这两个函数通常在需要进行数据比较或计算与前后行数据相关的情况下使用。在本文中,我们将介绍Lead和Lag函数的用法,并通过代码示例来演示其功能。 Lead函数 Lead函数用于获取当前行后面的指定行数的数据。该函数的语法如下: LEAD(col,offset,...
在Spark SQL中使用lag函数是为了获取当前行上一行或指定行数之前的某一列的值。lag函数可以用于计算行与行之间的差异或前后关系。 具体用法如下: 代码语言:txt 复制 SELECT col1, col2, lag(col1) OVER (ORDER BY col2) AS lag_value FROM table_name; ...
Lag(Column, Int32, Object) Window 函数:返回当前行前的“offset”行的值;如果当前行之前的“offset”行数小于“偏移量”,则返回 null。 例如,一个的“offset”将返回窗口分区中任意给定点的前一行。 C# publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnLag(Microsoft.Spark.Sql.Column column,intoffset,objectdefaultValue ...
相对引用类,如lag、lead、first_value、last_value、nth_value等 除了这两类专用窗口函数之外,还有广义的聚合函数也可配套窗口函数使用,例如sum、avg、max、min等。 所以,现在来看前面提到的三个需求,就刚好是分别应用这三类窗口函数的例子。【哪有什么刚好,不过是特意设计而已】 ...
函数名: + 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Add 解释: expr1 + expr2 - Returnsexpr1+expr2. 函数名: - 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Subtract 解释: expr1 - expr2 - Returnsexpr1-expr2. 函数名: / 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Divide 解释...
要获取列中的前一个非空值,可以使用SparkSQL中的窗口函数和lag函数来实现。窗口函数可以在数据集的特定窗口上执行计算,而lag函数可以返回指定列的前一个值。 以下是使用SparkSQL实现获取列中前一个非空值的步骤: 导入SparkSQL相关的库和模块: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.SparkSession import ...
lag() over(partition by ... order by ...) --取出前n行数据。 lead() over(partition by ... order by ...) --取出后n行数据。 ratio_to_report() over(partition by ... order by ...) --Ratio_to_report() 括号中就是分子,over() 括号中就是分母。
lag(value_expr[,offset[,default]]) 与lead相反,用于统计窗口内往上第n行值。第一个参数为列名,第二个参数为往上第n行(可选,默认为1),第三个参数为默认值(当往上第n行为NULL时候,取默认值,如不指定,则为NULL)。 first_value 取分组内排序后,截止到当前行,第一个值。 last_value 取分组内排序...
Analytic first_value firstValue相同的分组中最⼩值 Analytic last_value lastValue相同的分组中最⼤值 Analytic lag lag取前n⾏数据 Analytic lead lead取后n⾏数据 Aggregate min min最⼩值 Aggregate max max最⼤值 Aggregate sum sum求和 Aggregate avg avg求平均 ⼆、具体⽤法如下...