PySpark如何按用户分组并在正负采样率下采样

PySpark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了对Apache Spark的Python API。在PySpark中，可以使用DataFrame和Spark SQL来处理和分析数据。

要按用户分组并在正负采样率下采样，可以按照以下步骤进行操作：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("UserSampling").getOrCreate()

加载数据集并创建DataFrame：

data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

其中，"data.csv"是包含用户数据的CSV文件，header=True表示第一行是列名，inferSchema=True表示自动推断列的数据类型。

按用户分组并计算每个用户的样本数量：

user_counts = data.groupBy("user_id").count()

这将返回一个包含用户ID和对应样本数量的DataFrame。

计算正负采样率：

positive_rate = 0.2  # 正样本采样率
negative_rate = 0.1  # 负样本采样率

sample_rates = user_counts.withColumn("sample_rate", 
                                      col("count") * (positive_rate + negative_rate))

这将在user_counts DataFrame中添加一个名为"sample_rate"的列，其中包含每个用户的采样率。

根据采样率对数据进行采样：

sampled_data = data.join(sample_rates, on="user_id", how="inner") \
                   .where(col("sample_rate") >= 1.0 or 
                          (col("sample_rate") < 1.0 and col("sample_rate") >= rand()))

这将根据采样率对数据进行采样，其中采样率大于等于1.0的用户将被完全采样，采样率小于1.0的用户将根据随机数进行采样。