如何在窗口内首次排序后保留Spark dataframe中的默认顺序

在窗口内首次排序后保留Spark dataframe中的默认顺序的方法是使用Spark中的窗口函数（window function）和排序函数（sort function）结合使用。

首先，要保留默认顺序，需要有一个保留默认顺序的列，可以是DataFrame中的索引列或者添加一个自增的列作为保留默认顺序的列。

接下来，使用窗口函数将数据划分为窗口，并按照指定的列进行排序。窗口函数可以使用partitionBy指定窗口的划分列，使用orderBy指定排序的列。

最后，使用排序函数对窗口内的数据进行排序。排序函数可以使用sortWithinPartitions对窗口内的数据进行排序。

以下是一个示例代码：

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

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

# 创建DataFrame，并添加保留默认顺序的列
df = spark.createDataFrame([(1, "A"), (2, "B"), (3, "C"), (4, "D")], ["id", "value"])

# 添加一个自增的列作为保留默认顺序的列
df = df.withColumn("default_order", row_number().over(Window.orderBy("id")))

# 定义窗口函数和排序函数
windowSpec = Window.partitionBy().orderBy("default_order")
sorted_df = df.withColumn("sorted_order", row_number().over(windowSpec))

# 输出结果
sorted_df.show()

执行上述代码后，会输出按照默认顺序和指定列排序后的DataFrame，其中default_order列保留了默认顺序，sorted_order列表示排序后的顺序。

关于Spark的窗口函数和排序函数的详细介绍，可以参考腾讯云的Apache Spark开发文档： Apache Spark开发文档

请注意，这里只提供了一个基本的方法来保留默认顺序，具体情况还需要根据实际需求进行调整。