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如何在窗口上使用collect_list在Pyspark中创建嵌套列表？

在Pyspark中使用collect_list函数可以创建嵌套列表。collect_list函数用于将一个列的值收集到一个列表中，并返回一个包含所有值的嵌套列表。

下面是在窗口上使用collect_list函数在Pyspark中创建嵌套列表的步骤：

  1. 首先，导入必要的模块和函数：
代码语言：txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import collect_list, struct
from pyspark.sql.window import Window
  1. 创建SparkSession对象：
代码语言：txt
复制
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建一个示例数据集：
代码语言：txt
复制
data = [("Alice", "Math", 90),
        ("Alice", "Science", 95),
        ("Bob", "Math", 80),
        ("Bob", "Science", 85),
        ("Bob", "English", 75)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Subject", "Score"])
  1. 使用窗口函数和collect_list函数创建嵌套列表：
代码语言：txt
复制
windowSpec = Window.partitionBy("Name")
df = df.withColumn("Subjects", collect_list(struct("Subject", "Score")).over(windowSpec))

在上述代码中，首先使用Window.partitionBy函数指定按照"Name"列进行分区。然后，使用collect_list和struct函数将"Subject"和"Score"列的值收集到一个结构体中。最后，使用over函数将collect_list应用于窗口。

  1. 查看结果：
代码语言：txt
复制
df.show(truncate=False)

运行上述代码后，将会得到以下结果：

代码语言：txt
复制
+-----+-------+-----+----------------------------------+
|Name |Subject|Score|Subjects                          |
+-----+-------+-----+----------------------------------+
|Alice|Math   |90   |[[Math, 90], [Science, 95]]       |
|Alice|Science|95   |[[Math, 90], [Science, 95]]       |
|Bob  |Math   |80   |[[Math, 80], [Science, 85], [Eng...|
|Bob  |Science|85   |[[Math, 80], [Science, 85], [Eng...|
|Bob  |English|75   |[[Math, 80], [Science, 85], [Eng...|
+-----+-------+-----+----------------------------------+

在结果中，"Subjects"列包含了每个学生的科目和分数的嵌套列表。

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