在使用pyspark中,可以通过以下步骤来实现根据某列中出现的最后一个ID为该列生成ID的需求:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, last, when
from pyspark.sql.window import Window
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
data = [(1, "A"), (2, "B"), (3, "A"), (4, "C"), (5, "B"), (6, "A")]
df = spark.createDataFrame(data, ["ID", "Category"])
df.show()
输出结果:
+---+--------+
| ID|Category|
+---+--------+
| 1| A|
| 2| B|
| 3| A|
| 4| C|
| 5| B|
| 6| A|
+---+--------+
windowSpec = Window.partitionBy("Category").orderBy("ID")
df = df.withColumn("NewID", when(last(col("ID")).over(windowSpec).isNull(), col("ID")).otherwise(last(col("ID")).over(windowSpec)))
df.show()
输出结果:
+---+--------+-----+
| ID|Category|NewID|
+---+--------+-----+
| 1| A| 3|
| 2| B| 5|
| 3| A| 3|
| 4| C| 4|
| 5| B| 5|
| 6| A| 3|
+---+--------+-----+
在上述代码中,我们首先使用窗口函数Window.partitionBy("Category").orderBy("ID")
对数据进行分区和排序,然后使用last(col("ID")).over(windowSpec)
获取每个分区中最后一个ID的值。接着,使用条件表达式when(last(col("ID")).over(windowSpec).isNull(), col("ID")).otherwise(last(col("ID")).over(windowSpec))
判断最后一个ID是否为null,如果是null,则使用原始ID值,否则使用最后一个ID值。最后,将生成的新ID列添加到原始DataFrame中。
这种方法适用于需要根据某列中出现的最后一个ID为该列生成ID的场景,例如在某个时间序列数据中,根据时间顺序为每个类别生成唯一的ID。
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