使用pyspark中某列中出现的最后一个ID为该列生成ID，而不是null

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：

1. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, last, when
from pyspark.sql.window import Window

1. 创建SparkSession：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 加载数据并创建DataFrame：

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

1. 使用窗口函数和条件表达式生成新的ID列：

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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