首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在pyspark中从与上一年相同的列中减去行值?

在pyspark中,可以使用窗口函数和lag函数来实现从与上一年相同的列中减去行值的操作。

首先,需要导入pyspark的相关模块和函数:

代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import lag, col

接下来,创建一个SparkSession对象:

代码语言:txt
复制
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

然后,读取数据并创建一个DataFrame对象:

代码语言:txt
复制
data = [(2019, 100), (2019, 200), (2020, 300), (2020, 400), (2021, 500)]
df = spark.createDataFrame(data, ["year", "value"])
df.show()

输出结果为:

代码语言:txt
复制
+----+-----+
|year|value|
+----+-----+
|2019|  100|
|2019|  200|
|2020|  300|
|2020|  400|
|2021|  500|
+----+-----+

接下来,定义一个窗口规范,按照年份进行分区,并按照年份降序排序:

代码语言:txt
复制
windowSpec = Window.partitionBy("year").orderBy(col("year").desc())

然后,使用lag函数计算与上一年相同的列的值,并将结果保存在一个新的列中:

代码语言:txt
复制
df = df.withColumn("previous_value", lag("value").over(windowSpec))
df.show()

输出结果为:

代码语言:txt
复制
+----+-----+--------------+
|year|value|previous_value|
+----+-----+--------------+
|2021|  500|          null|
|2020|  400|          null|
|2020|  300|           400|
|2019|  200|          null|
|2019|  100|           200|
+----+-----+--------------+

最后,可以使用withColumn函数计算与上一年相同的列的差值,并将结果保存在一个新的列中:

代码语言:txt
复制
df = df.withColumn("difference", col("value") - col("previous_value"))
df.show()

输出结果为:

代码语言:txt
复制
+----+-----+--------------+----------+
|year|value|previous_value|difference|
+----+-----+--------------+----------+
|2021|  500|          null|      null|
|2020|  400|          null|      null|
|2020|  300|           400|      -100|
|2019|  200|          null|      null|
|2019|  100|           200|      -100|
+----+-----+--------------+----------+

通过以上步骤,我们成功地在pyspark中从与上一年相同的列中减去行值,并计算了差值。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

虽然 PySpark 数据推断出模式,但有时我们可能需要定义自己列名和数据类型,本文解释了如何定义简单、嵌套和复杂模式。...PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame schema并创建复杂嵌套结构、数组和映射。...下面的示例演示了一个非常简单示例,说明如何在 DataFrame 创建 StructType 和 StructField 以及它与示例数据一起使用来支持它。...spark.sparkContext.parallelize(structureData), schemaFromJson) df3.printSchema() 这将打印一节相同输出...如果要对DataFrame元数据进行一些检查,例如,DataFrame是否存在或字段或数据类型;我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 几个函数轻松地做到这一点

67830

Pyspark学习笔记(五)RDD操作(四)_RDD连接集合操作

以“左侧”RDDkey为基准,join“右侧”RDDvalue, 如果在右侧RDD找不到对应key, 则返回 none; rdd_leftOuterJoin_test = rdd_1....两个RDD各自包含key为基准,能找到共同Key,则返回两个RDD,找不到就各自返回各自,并以none****填充缺失 rdd_fullOuterJoin_test = rdd_1...(即不一定数要相同),并且union并不会过滤重复条目。...join操作只是要求 key一样,而intersection 并不要求有key,是要求两边条目必须是一模一样,即每个字段()数据都要求能保持一致,即【完全一样】条目,才能返回。...2.3 subtract subtract(other, numPartitions) 官方文档:pyspark.RDD.subtract 这个名字就说明是在做“减法”,即第一个RDD元素 减去

1.2K20

独家 | 一文读懂PySpark数据框(附实例)

本文中我们将探讨数据框概念,以及它们如何PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。 数据框是现代行业流行词。...大卸八块 数据框应用编程接口(API)支持对数据“大卸八块”方法,包括通过名字或位置“查询”和单元格,过滤,等等。统计数据通常都是很凌乱复杂同时又有很多缺失或错误和超出常规范围数据。...数据框结构 来看一下结构,亦即这个数据框对象数据结构,我们将用到printSchema方法。这个方法将返回给我们这个数据框对象不同信息,包括每数据类型和其可为空限制条件。 3....列名和个数() 当我们想看一下这个数据框对象各列名、行数或数时,我们用以下方法: 4. 描述指定 如果我们要看一下数据框某指定概要信息,我们会用describe方法。...PySpark数据框实例2:超级英雄数据集 1. 加载数据 这里我们将用上一个例子同样方法加载数据: 2. 筛选数据 3. 分组数据 GroupBy 被用于基于指定数据框分组。

6K10

70个NumPy练习:在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

难度:3 问题:过滤具有petallength(第3)> 1.5和sepallength(第1)<5.0iris_2d。 答案: 35.如何numpy数组删除包含缺失?...答案: 49.如何计算数组中所有可能行数? 难度:4 问题:计算有唯一行数。 输入: 输出: 输出包含10,表示1到10之间数字。这些是相应数字数量。...难度:2 问题:为给定数字数组a排序。 输入: 输出: 答案: 55.如何使用numpy对多维数组元素进行排序? 难度:3 问题:创建一个给定数字数组a相同形式排列数组。...输入: 输出: 其中,2和5是峰值7和6位置。 答案: 64.如何二维数组减去一维数组,其中一维数组每个元素都从相应减去?...难度:2 问题:二维数组a_2d减去一维数组b_1d,使得每个b_1d项a_2d相应减去

20.6K42

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame结合体

导读 昨日推文PySpark环境搭建和简介,今天开始介绍PySpark第一个重要组件SQL/DataFrame,实际名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame结合体,...最大不同在于pd.DataFrame对象均为pd.Series对象,而这里DataFrame每一为一个Row对象,每一为一个Column对象 Row:是DataFrame每一数据抽象...关键字,DataFrame也有相同用法。...以上主要是类比SQL关键字用法介绍了DataFrame部分主要操作,而学习DataFrame另一个主要参照物就是pandas.DataFrame,例如以下操作: dropna:删除空 实际也可以接收指定列名或阈值...drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空填充 pandasfillna功能一致,根据特定规则对空进行填充,也可接收字典参数对各指定不同填充 fill:广义填充 drop

9.9K20

大数据开发!Pandas转spark无痛指南!⛵

但处理大型数据集时,需过渡到PySpark才可以发挥并行计算优势。本文总结了PandasPySpark核心功能代码段,掌握即可丝滑切换。...可以指定要分区:df.partitionBy("department","state").write.mode('overwrite').csv(path, sep=';')注意 ②可以通过上面所有代码...或者df.limit(2).head()注意:使用 spark 时,数据可能分布在不同计算节点,因此“第一”可能会随着运行而变化。...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 每一进行统计计算方法,可以轻松对下列统计进行统计计算:元素计数列元素平均值最大最小标准差三个分位数...我们经常要进行数据变换,最常见是要对「字段/」应用特定转换,在Pandas我们可以轻松基于apply函数完成,但在PySpark 我们可以使用udf(用户定义函数)封装我们需要完成变换Python

8K71

独家 | PySpark和SparkSQL基础:如何利用Python编程执行Spark(附代码)

第一步:电脑打开“Anaconda Prompt”终端。 第二步:在Anaconda Prompt终端输入“conda install pyspark”并回车来安装PySpark包。...表格重复可以使用dropDuplicates()函数来消除。...= 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下10数据 在第二个例子,应用“isin”操作而不是“when”,它也可用于定义一些针对条件。...“THE”判断结果集 5.4、“startswith”-“endswith” StartsWith指定括号特定单词/内容位置开始扫描。...10、缺失和替换 对每个数据集,经常需要在数据预处理阶段将已存在替换,丢弃不必要,并填充缺失pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。

13.3K21

使用CDSW和运营数据库构建ML应用2:查询加载数据

Get/Scan操作 使用目录 在此示例,让我们加载在第1部分“放置操作”创建表“ tblEmployee”。我使用相同目录来加载该表。...如果您用上面的示例替换上面示例目录,table.show()将显示仅包含这两PySpark Dataframe。...HBase表更新数据,因此不必每次都重新定义和重新加载df即可获取更新。...首先,将2添加到HBase表,并将该表加载到PySpark DataFrame并显示在工作台中。然后,我们再写2并再次运行查询,工作台将显示所有4。...确保根据选择部署(CDSWspark-shell / submit)为运行时提供正确jar。 结论 PySpark现在可用于转换和访问HBase数据。

4.1K20

使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

常常select和withColumn等函数一起使用。其中调用Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度pandas.Series。...函数输入和输出都是pandas.DataFrame。输入数据包含每个组所有。 将结果合并到一个新DataFrame。...此外,在应用该函数之前,分组所有数据都会加载到内存,这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组每个减去分组平均值。...级数到标量值,其中每个pandas.Series表示组或窗口中。 需要注意是,这种类型UDF不支持部分聚合,组或窗口所有数据都将加载到内存。...注意:小节存在一个字段没有正确对应bug,而pandas_udf方法返回特征顺序要与schema字段顺序保持一致!

7K20

如何使用Apache Spark MLlib预测电信客户流失

完整源代码和输出可在IPython笔记本中找到。该仓库还包含一个脚本,显示如何在CDH群集启动具有所需依赖关系IPython笔记本。...其余字段将进行公平竞赛,来产生独立变量,这些变量模型结合使用用来生成预测。 要将这些数据加载到Spark DataFrame,我们只需告诉Spark每个字段类型。...我们将使用MLlib来训练和评估一个可以预测用户是否可能流失随机森林模型。 监督机器学习模型开发和评估广泛流程如下所示: 流程数据集开始,数据集由可能具有多种类型组成。...在我们例子,0.0意味着“不会流失”,1.0意味着“会流失”。 特征提取是指我们可能会关注输入数据中产生特征向量和标签一系列可能转换。...在我们例子,我们会将输入数据中用字符串表示类型变量,intl_plan转化为数字,并index(索引)它们。 我们将会选择一个子集。

4K10

PySpark︱DataFrame操作指南:增删改查合并统计数据处理

— 2.2 新增数据 withColumn— withColumn是通过添加或替换现有列有相同名字,返回一个新DataFrame result3.withColumn('label', 0)...,一为分组组名,另一总数 max(*cols) —— 计算每组中一或多最大 mean(*cols) —— 计算每组中一或多平均值 min(*cols) ——...na df = df.dropna(subset=['col_name1', 'col_name2']) # 扔掉col1或col2任一一包含na ex: train.dropna().count...: Pyspark DataFrame是在分布式节点运行一些数据操作,而pandas是不可能Pyspark DataFrame数据反映比较缓慢,没有Pandas那么及时反映; Pyspark...DataFrame数据框是不可变,不能任意添加,只能通过合并进行; pandas比Pyspark DataFrame有更多方便操作以及很强大 转化为RDD Spark RDD相互转换: rdd_df

29.9K10

手把手教你实现PySpark机器学习项目——回归算法

如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据一篇文章介绍安装PySpark,并在网站中下载数据。...预览数据集 在PySpark,我们使用head()方法预览数据集以查看Dataframe前n,就像pythonpandas一样。我们需要在head方法中提供一个参数(行数)。...默认情况下,drop()方法将删除包含任何空。我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandasdrop方法类似。...我们还可以通过提供用逗号分隔列名,数据框架中选择多个。...直观,train1和test1features所有分类变量都被转换为数值,数值变量之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1特性和标签。

4K10

手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

在这篇文章,笔者在真实数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类各个产品购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据一篇文章介绍安装PySpark,并在网站中下载数据。...预览数据集 在PySpark,我们使用head()方法预览数据集以查看Dataframe前n,就像pythonpandas一样。我们需要在head方法中提供一个参数(行数)。...默认情况下,drop()方法将删除包含任何空。我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandasdrop方法类似。...select方法将显示所选结果。我们还可以通过提供用逗号分隔列名,数据框架中选择多个。...直观,train1和test1features所有分类变量都被转换为数值,数值变量之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1特性和标签。

8.5K70

来瞧瞧webp图像强大预测算法

WebP 编码器四种帧内预测模式: H_PRED(水平预测):用宏块左边 L 填充块每一; V_PRED(垂直预测):用宏块上边 A 填充宏块每一; DC_PRED(DC预测):用...A 和 L 像素平均值作为宏块唯一来填充宏块; TM_PRED(TrueMotion预测):除了 A 和 L 之外,用宏块上方和左侧像素P、A(P开始)像素块之间水平差异以 L...预测变换有 13 种不同模式,使用较多是左、、左上以及右上像素预测模式,其余为左、、左上和右上组合平均值预测模式。 颜色变换 借助颜色变换去除每个像素 R,G 和 B 。...减去绿色变换 “减去绿色变换”每个像素红色、蓝色减去绿色。当此变换存在时,解码器需要将绿色添加到红色和蓝色。 彩色缓存编码 无损 WebP 压缩使用已经看到图像片段来重构新像素。...,那么要如何在网站开启 WebP 格式呢?

2.8K21

PySpark初级教程——第一步大数据分析(附代码实现)

PySpark以一种高效且易于理解方式处理这一问题。因此,在本文中,我们将开始学习有关它所有内容。我们将了解什么是Spark,如何在机器安装它,然后我们将深入研究不同Spark组件。...这可以用在监督学习,你有一些目标的特征这些特征对应标签。...在稀疏矩阵,非零项按列为主顺序存储在压缩稀疏格式(CSC格式)。...可以在多个分区存储 像随机森林这样算法可以使用矩阵来实现,因为该算法将划分为多个树。一棵树结果不依赖于其他树。...它用于序列很重要算法,比如时间序列数据 它可以IndexedRowRDD创建 # 索引矩阵 from pyspark.mllib.linalg.distributed import IndexedRow

4.3K20

PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

在这篇文章,笔者在真实数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类各个产品购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据一篇文章介绍安装PySpark,并在网站中下载数据。...预览数据集 在PySpark,我们使用head()方法预览数据集以查看Dataframe前n,就像pythonpandas一样。我们需要在head方法中提供一个参数(行数)。...默认情况下,drop()方法将删除包含任何空。我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandasdrop方法类似。...select方法将显示所选结果。我们还可以通过提供用逗号分隔列名,数据框架中选择多个。...直观,train1和test1features所有分类变量都被转换为数值,数值变量之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1特性和标签。

8.1K51

PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

Parquet 文件数据一起维护模式,因此它用于处理结构化文件。 下面是关于如何在 PySpark 写入和读取 Parquet 文件简单说明,我将在后面的部分详细解释。...https://parquet.apache.org/ 优点 在查询列式存储时,它会非常快速地跳过不相关数据,从而加快查询执行速度。因此,面向数据库相比,聚合查询消耗时间更少。...Pyspark 将 DataFrame 写入 Parquet 文件格式 现在通过调用DataFrameWriter类parquet()函数PySpark DataFrame创建一个parquet文件...这与传统数据库查询执行类似。在 PySpark ,我们可以通过使用 PySpark partitionBy()方法对数据进行分区,以优化方式改进查询执行。...分区 Parquet 文件检索 下面的示例解释了将分区 Parquet 文件读取到 gender=M DataFrame

69440

PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

在这篇文章,笔者在真实数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类各个产品购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据一篇文章介绍安装PySpark,并在网站中下载数据。...预览数据集 在PySpark,我们使用head()方法预览数据集以查看Dataframe前n,就像pythonpandas一样。我们需要在head方法中提供一个参数(行数)。...默认情况下,drop()方法将删除包含任何空。我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandasdrop方法类似。...select方法将显示所选结果。我们还可以通过提供用逗号分隔列名,数据框架中选择多个。...直观,train1和test1features所有分类变量都被转换为数值,数值变量之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1特性和标签。

6.4K20

PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

在这篇文章,笔者在真实数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类各个产品购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目,可以先根据一篇文章介绍安装PySpark,并在网站中下载数据。...预览数据集 在PySpark,我们使用head()方法预览数据集以查看Dataframe前n,就像pythonpandas一样。我们需要在head方法中提供一个参数(行数)。...默认情况下,drop()方法将删除包含任何空。我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandasdrop方法类似。...select方法将显示所选结果。我们还可以通过提供用逗号分隔列名,数据框架中选择多个。...直观,train1和test1features所有分类变量都被转换为数值,数值变量之前应用ML时相同

2.1K20
领券