PySpark Pyspark DataFrame：获取满足条件的前一行

在本文中，我们将介绍如何在PySpark中使用DataFrame获取满足条件的前一行。PySpark是一个用于大规模数据处理的强大工具，它提供了一个方便的API来处理和操作分布式数据集。

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数据准备

首先，让我们创建一个示例数据集来说明示例。我们将创建一个简单的DataFrame，其中包含两列：时间戳和数值。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import lag, col

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("2022-01-01 00:00:00", 10),
        ("2022-01-01 01:00:00", 5),
        ("2022-01-01 02:00:00", 7),
        ("2022-01-01 03:00:00", 12),
        ("2022-01-01 04:00:00", 8)]

df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp", "value"])
df.show()

执行上述代码，我们得到以下DataFrame：

+-------------------+-----+
|          timestamp|value|
+-------------------+-----+
|2022-01-01 00:00:00|   10|
|2022-01-01 01:00:00|    5|
|2022-01-01 02:00:00|    7|
|2022-01-01 03:00:00|   12|
|2022-01-01 04:00:00|    8|
+-------------------+-----+

获取满足条件的前一行

要获取满足条件的前一行，我们可以使用lag函数和窗口函数来实现。lag函数返回指定列的前一行值。

# 创建窗口规范
windowSpec = Window.orderBy("timestamp")

# 添加前一行值列
df = df.withColumn("previous_value", lag(col("value")).over(windowSpec))
df.show()

执行上述代码，我们得到以下DataFrame：

+-------------------+-----+--------------+
|          timestamp|value|previous_value|
+-------------------+-----+--------------+
|2022-01-01 00:00:00|   10|          null|
|2022-01-01 01:00:00|    5|            10|
|2022-01-01 02:00:00|    7|             5|
|2022-01-01 03:00:00|   12|             7|
|2022-01-01 04:00:00|    8|            12|
+-------------------+-----+--------------+

在上面的示例中，我们使用lag(col("value"))获取了前一行的”value”列的值，并将其添加为新列”previous_value”。

获取满足条件的前一行

接下来，让我们看看如何获取满足特定条件的前一行。我们可以使用when函数和lag函数来实现。

# 添加满足条件的前一行值列
df = df.withColumn("previous_value_condition", lag(col("value")).over(windowSpec)) \
    .withColumn("previous_value_meets_condition",
                lag(col("value")).over(windowSpec).when(col("value") > 8,
                                                        lag(col("value")).over(windowSpec)))

df.show()

执行上述代码，我们得到以下DataFrame：

+-------------------+-----+--------------+-----------------------+
|          timestamp|value|previous_value|previous_value_condition|
+-------------------+-----+--------------+-----------------------+
|2022-01-01 00:00:00|   10|          null|                   null|
|2022-01-01 01:00:00|    5|            10|                      10|
|2022-01-01 02:00:00|    7|             5|                       5|
|2022-01-01 03:00:00|   12|             7|                       7|
|2022-01-01 04:00:00|    8|            12|                      12|
+-------------------+-----+--------------+-----------------------+

在上面的示例中，我们使用when(col("value") > 8, lag(col("value")).over(windowSpec))来获取满足条件”value > 8″的前一行值，并将其添加为新列”previous_value_meets_condition”。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用PySpark的DataFrame获取满足条件的前一行。我们使用了lag函数和窗口函数来实现此功能，并提供了示例代码演示了如何获取前一行，以及如何获取满足特定条件的前一行。此方法对于分析时间序列数据和处理前后关系的数据非常有用。希望本文能够对你在PySpark中处理数据时的工作有所帮助！