基于Spark Dataframe中不同值的Categories列
基于Spark Dataframe中不同值的Categories列
提问于 2019-06-09 21:10:33
在我的源数据中，我没有任何可以对数据进行分组的类别列。
因此，我想在另一个列(“QNAME”) distinct值的基础上，在Spark dataframe中添加一个新的自定义类别列。我想在group By to Pivot中使用它。
直到现在我还不知道..。如何获得此功能。
假设我有下面的源数据帧
Qname b c d
SPT 1 10 555
MTK 2 20 556
NKP 3 30 557
LKM 4 40 558
SPT 5 50 559
MTK 7 70 561
QRS 6 60 560
NKP 7 70 561
SPT 5 50 559
LKM 7 70 561
QRS 7 70 561
MTK 7 70 561
NKP 7 70 561因此，在列(“QNAME”)值的基础上，我希望对不同的值组合进行分类。例如，双值为(SPT，MTK，NKP，LKM，QRS)...因此，对于该值的第一次出现将被标记为"aaa"，然后第二次出现将被标记为"bbb“，依此类推。
因此，下面是预期的输出。
Category Qname b c d
"aaa" SPT 1 10 555
"aaa" MTK 2 20 556
"aaa" NKP 3 30 557
"aaa" LKM 4 40 558
"bbb" SPT 5 50 559
"bbb" MTK 7 70 561
"aaa" QRS 6 60 560
"bbb" NKP 7 70 561
"ccc" SPT 5 50 559
"bbb" LKM 7 70 561
"bbb" QRS 7 70 561
"ccc" MTK 7 70 561
"ccc" NKP 7 70 561我正在使用Scala和Spark来做这件事。感谢任何帮助或建议来破解这一点。提前感谢！
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-06-10 04:51:10
任务可以通过窗口函数"row_number()“来完成。如果考虑到Jonathan Myers的评论，最好只使用数字而不是字符：
val df = Seq(
("SPT", 1, 10, 555),
("MTK", 2, 20, 556),
("NKP", 3, 30, 557),
("LKM", 4, 40, 558),
("SPT", 5, 50, 559),
("MTK", 7, 70, 561),
("QRS", 6, 60, 560),
("NKP", 7, 70, 561),
("SPT", 5, 50, 559),
("LKM", 7, 70, 561),
("QRS", 7, 70, 561),
("MTK", 7, 70, 561),
("NKP", 7, 70, 561)
).toDF(
"Qname", "b", "c", "d"
)
// action
val categoryWindow = Window.partitionBy($"Qname").orderBy("c")
val result = df.withColumn("Category", row_number().over(categoryWindow))结果：
+--------+-----+---+---+---+
|Category|Qname|b |c |d |
+--------+-----+---+---+---+
|1 |SPT |1 |10 |555|
|1 |NKP |3 |30 |557|
|1 |QRS |6 |60 |560|
|1 |LKM |4 |40 |558|
|1 |MTK |2 |20 |556|
|2 |NKP |7 |70 |561|
|2 |LKM |7 |70 |561|
|2 |QRS |7 |70 |561|
|2 |SPT |5 |50 |559|
|2 |MTK |7 |70 |561|
|3 |NKP |7 |70 |561|
|3 |MTK |7 |70 |561|
|3 |SPT |5 |50 |559|
+--------+-----+---+---+---+页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56514856
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