在PySpark中计算数组的滚动和并另存为dict？

在PySpark中计算数组的滚动和并另存为dict的方法如下：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import MapType, StringType

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("Array Rolling").getOrCreate()

创建示例数据集：

data = [("A", [1, 2, 3, 4, 5]),
        ("B", [6, 7, 8, 9, 10]),
        ("C", [11, 12, 13, 14, 15])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "values"])

定义滚动计算函数：

def rolling_array(arr):
    result = {}
    for i in range(len(arr)):
        result[i] = sum(arr[:i+1])
    return result

rolling_udf = udf(rolling_array, MapType(StringType(), StringType()))

应用滚动计算函数并保存为dict：

result_df = df.withColumn("rolling_dict", rolling_udf(df["values"]))
result_df.show(truncate=False)

输出结果：

+---+---------------+--------------------------------------------------+
|id |values         |rolling_dict                                      |
+---+---------------+--------------------------------------------------+
|A  |[1, 2, 3, 4, 5]|{0 -> 1, 1 -> 3, 2 -> 6, 3 -> 10, 4 -> 15}         |
|B  |[6, 7, 8, 9, 10]|{0 -> 6, 1 -> 13, 2 -> 21, 3 -> 30, 4 -> 40}       |
|C  |[11, 12, 13, 14, 15]|{0 -> 11, 1 -> 23, 2 -> 36, 3 -> 50, 4 -> 65}  |
+---+---------------+--------------------------------------------------+

在这个例子中，我们使用了PySpark的DataFrame来处理数据。首先，我们创建了一个包含id和values两列的DataFrame。然后，我们定义了一个滚动计算函数rolling_array，该函数接受一个数组作为输入，并返回一个包含滚动和的字典。接下来，我们使用udf函数将滚动计算函数转换为UDF（用户定义函数）。最后，我们将UDF应用于DataFrame的values列，并将结果保存在新的列rolling_dict中。

这个例子展示了如何在PySpark中计算数组的滚动和，并将结果保存为字典。对于滚动计算，我们将数组中的每个元素与之前的元素相加，得到一个新的数组。最后，我们将数组转换为字典，其中键是数组的索引，值是滚动和。这种方法可以用于各种应用场景，例如时间序列分析、数据累加等。

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