Pyspark:使用窗口函数按日期将数据帧保存到单个csv？

Pyspark是一个基于Python的Spark API，用于处理大规模数据集的分布式计算框架。窗口函数是一种在数据集上执行聚合操作的高级功能，它可以根据指定的窗口范围对数据进行分组和排序。

要按日期将数据帧保存到单个CSV文件，可以使用Pyspark中的窗口函数和日期函数来实现。下面是一个完整的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, date_format, window

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("WindowFunctionExample").getOrCreate()

# 读取数据集
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 将日期列转换为日期类型
df = df.withColumn("date", col("date").cast("date"))

# 定义窗口规范
windowSpec = window.orderBy(col("date")).rangeBetween(-1, 0)

# 使用窗口函数按日期分组并保存到单个CSV文件
df.withColumn("window", windowSpec).groupBy("window").csv("output.csv")

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象，并读取了数据集。然后，将日期列转换为日期类型，以便后续按日期进行排序和分组。接下来，定义了一个窗口规范，其中窗口范围为前一天到当前日期。最后，使用窗口函数按日期分组，并将结果保存到单个CSV文件中。

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