在pyspark数据帧中查找非重叠窗口

，可以通过使用窗口函数和聚合函数来实现。

首先，我们需要了解什么是窗口函数。窗口函数是一种在数据集的子集上进行计算的函数，它可以根据指定的窗口范围对数据进行分组和排序。在pyspark中，可以使用窗口函数来对数据帧进行分组、排序和聚合操作。

非重叠窗口是指窗口之间没有重叠的部分，即每个窗口的起始点和结束点都是不同的。在pyspark中，可以使用窗口函数的窗口规范来定义非重叠窗口。

以下是一个示例代码，演示如何在pyspark数据帧中查找非重叠窗口：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import col, row_number

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据帧
data = [("A", 1), ("A", 2), ("A", 3), ("B", 4), ("B", 5), ("B", 6)]
df = spark.createDataFrame(data, ["key", "value"])

# 定义窗口规范
window_spec = Window.partitionBy("key").orderBy("value")

# 添加窗口行号
df_with_row_number = df.withColumn("row_number", row_number().over(window_spec))

# 定义窗口大小
window_size = 2

# 过滤非重叠窗口
result = df_with_row_number.filter((col("row_number") - 1) % window_size == 0)

# 显示结果
result.show()

在上述示例代码中，我们首先创建了一个SparkSession，并创建了一个示例数据帧。然后，我们定义了一个窗口规范，按照"key"列进行分组，并按照"value"列进行排序。接下来，我们使用窗口函数的row_number()函数为数据帧添加了一个行号列。然后，我们定义了窗口大小为2，并使用filter()函数过滤出非重叠窗口。最后，我们显示了结果数据帧。

这是一个简单的示例，演示了如何在pyspark数据帧中查找非重叠窗口。根据具体的业务需求，你可以根据窗口大小和窗口规范进行调整和扩展。如果你想了解更多关于pyspark的窗口函数和其他功能的信息，可以参考腾讯云的Spark产品文档：Spark产品文档。