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在pyspark中创建一列,该列在第一行之后引用其自身

,可以使用pyspark的窗口函数来实现。

首先,我们需要导入pyspark的相关模块和函数:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import lag, col

然后,我们可以创建一个SparkSession对象:

代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

接下来,我们可以创建一个示例数据集:

代码语言:txt
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data = [(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C'), (4, 'D'), (5, 'E')]
df = spark.createDataFrame(data, ['id', 'value'])
df.show()

输出结果为:

代码语言:txt
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+---+-----+
| id|value|
+---+-----+
|  1|    A|
|  2|    B|
|  3|    C|
|  4|    D|
|  5|    E|
+---+-----+

现在,我们可以使用窗口函数来创建一列,该列在第一行之后引用其自身。我们可以使用lag函数来获取前一行的值,并使用withColumn函数来创建新列:

代码语言:txt
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windowSpec = Window.orderBy('id')
df = df.withColumn('previous_value', lag(col('value')).over(windowSpec))
df.show()

输出结果为:

代码语言:txt
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+---+-----+--------------+
| id|value|previous_value|
+---+-----+--------------+
|  1|    A|          null|
|  2|    B|             A|
|  3|    C|             B|
|  4|    D|             C|
|  5|    E|             D|
+---+-----+--------------+

在上述代码中,我们首先定义了一个窗口规范windowSpec,按照'id'列的值进行排序。然后,使用lag函数获取前一行的'value'列的值,并使用withColumn函数创建了一个新列'previous_value'。

这样,我们就成功地在pyspark中创建了一列,该列在第一行之后引用其自身。

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