在pyspark数据帧中生成序列，以便在空值之后找到值时递增

在Pyspark数据帧中生成序列以便在空值之后找到值时递增，可以通过使用monotonically_increasing_id()函数来实现。

monotonically_increasing_id()函数会为数据帧中的每一行生成一个唯一的递增标识符。它会创建一个新的列，并为每一行赋予一个整数值，该值按照数据帧中的顺序递增。

以下是生成序列的步骤：

导入必要的库：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id

创建Spark会话：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

加载数据到数据帧：

df = spark.read.format("csv").options(header=True).load("your_file.csv")

添加一个递增列：

df = df.withColumn("sequence", monotonically_increasing_id())

现在，数据帧df中的每一行都有一个唯一的递增序列值。你可以使用这个列来找到空值后的非空值，并递增。

例如，假设你有一个包含"values"列的数据帧，你可以使用以下代码来找到空值后的非空值并递增：

from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import when, col

# 创建窗口函数，用于排序和行号
window = Window.orderBy("sequence")

# 找到空值后的非空值并递增
df = df.withColumn("sequence_increment", when(col("values").isNull(), None).otherwise(row_number().over(window)))

上述代码将在"values"列为空值时将"sequence_increment"列设置为null，否则将"sequence_increment"列设置为按顺序递增的行号。

这是一个示例的完整代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id, when, col
from pyspark.sql.window import Window

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

# 加载数据到数据帧
df = spark.read.format("csv").options(header=True).load("your_file.csv")

# 添加一个递增列
df = df.withColumn("sequence", monotonically_increasing_id())

# 创建窗口函数，用于排序和行号
window = Window.orderBy("sequence")

# 找到空值后的非空值并递增
df = df.withColumn("sequence_increment", when(col("values").isNull(), None).otherwise(row_number().over(window)))

# 显示结果
df.show()

需要注意的是，上述代码中的"your_file.csv"应该替换为你的实际文件路径。

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