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：

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：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

然后，读取数据并创建一个DataFrame对象：

data = [(2019, 100), (2019, 200), (2020, 300), (2020, 400), (2021, 500)]
df = spark.createDataFrame(data, ["year", "value"])
df.show()

输出结果为：

+----+-----+
|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：

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：

df = df.withColumn("previous_value", lag("value").over(windowSpec))
df.show()

输出结果为：

+----+-----+--------------+
|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：

df = df.withColumn("difference", col("value") - col("previous_value"))
df.show()

输出结果为：

+----+-----+--------------+----------+
|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。