,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:
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:
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
接下来,我们可以创建一个示例数据集:
data = [(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C'), (4, 'D'), (5, 'E')]
df = spark.createDataFrame(data, ['id', 'value'])
df.show()
输出结果为:
+---+-----+
| 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:
windowSpec = Window.orderBy('id')
df = df.withColumn('previous_value', lag(col('value')).over(windowSpec))
df.show()
输出结果为:
+---+-----+--------------+
| 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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