PySpark 使用DataFrame按组累积求和

在本文中，我们将介绍如何使用PySpark的DataFrame按组进行累积求和操作。累积求和是指在一个数据集中对某一列的值进行累积计算，同时按照指定的分组进行分组操作。通过使用DataFrame，我们可以方便地进行这样的操作，并且能够处理大规模的数据集。

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创建PySpark DataFrame

首先，我们需要创建一个PySpark DataFrame来演示累积求和操作。我们可以使用以下代码来创建一个DataFrame，并添加一些示例数据。

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

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

# 示例数据
data = [("group1", 1),
        ("group1", 2),
        ("group1", 3),
        ("group2", 4),
        ("group2", 5),
        ("group2", 6)]

# 创建DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, ["group", "value"])
df.show()

执行上述代码后，我们将得到一个名为df的DataFrame，包含两列：group和value。下面是示例数据的输出结果：

+------+-----+
| group|value|
+------+-----+
|group1|    1|
|group1|    2|
|group1|    3|
|group2|    4|
|group2|    5|
|group2|    6|
+------+-----+

使用DataFrame按组进行累积求和

现在，我们可以使用DataFrame按组进行累积求和操作。为了实现这个目标，我们需要使用PySpark的窗口函数和聚合函数。

首先，我们需要定义一个窗口规范，指定按照哪一列进行分组操作。然后，我们可以使用窗口函数sum对分组中的值进行累积求和。

下面是示例代码：

# 定义窗口规范
windowSpec = Window.partitionBy("group").orderBy("value")

# 添加累积求和列
df = df.withColumn("cumulative_sum", sum("value").over(windowSpec))

# 显示结果
df.show()

执行上述代码后，我们将得到一个新的DataFrame，其中包含累积求和列。下面是示例数据的输出结果：

+------+-----+--------------+
| group|value|cumulative_sum|
+------+-----+--------------+
|group1|    1|             1|
|group1|    2|             3|
|group1|    3|             6|
|group2|    4|             4|
|group2|    5|             9|
|group2|    6|            15|
+------+-----+--------------+

如上所示，累积求和列包含了每个分组中的值的累积和。

自定义累积计算列

除了使用内置的聚合函数，我们还可以自定义累积计算列。例如，我们可以使用UDF（用户定义的函数）来执行更复杂的累积计算。

下面是一个示例代码，演示如何使用UDF进行累积计算：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import IntegerType

# 自定义累积计算函数
@udf(returnType=IntegerType())
def custom_cumulative_sum(values):
    return sum(values)

# 添加自定义累积计算列
df = df.withColumn("custom_cumulative_sum", custom_cumulative_sum(df.value.over(windowSpec)))

# 显示结果
df.show()

执行上述代码后，我们将得到一个新的DataFrame，其中包含自定义累积计算列。下面是示例数据的输出结果：

+------+-----+---------------+
| group|value|cumulative_sum2|
+------+-----+---------------+
|group1|    1|              1|
|group1|    2|              3|
|group1|    3|              6|
|group2|    4|              4|
|group2|    5|              9|
|group2|    6|             15|
+------+-----+---------------+