在pyspark数据帧中,可以使用Window
函数和row_number
函数来为每个组添加行索引。以下是具体的步骤:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import row_number
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
data = [("group1", 1), ("group1", 2), ("group1", 3), ("group2", 4), ("group2", 5), ("group2", 6)]
df = spark.createDataFrame(data, ["group", "value"])
df.show()
输出:
+------+-----+
| group|value|
+------+-----+
|group1| 1|
|group1| 2|
|group1| 3|
|group2| 4|
|group2| 5|
|group2| 6|
+------+-----+
Window
函数和row_number
函数为每个组添加行索引:windowSpec = Window.partitionBy("group").orderBy("value")
df_with_index = df.withColumn("index", row_number().over(windowSpec))
df_with_index.show()
输出:
+------+-----+-----+
| group|value|index|
+------+-----+-----+
|group1| 1| 1|
|group1| 2| 2|
|group1| 3| 3|
|group2| 4| 1|
|group2| 5| 2|
|group2| 6| 3|
+------+-----+-----+
这样,每个组都有了重新启动的行索引。对于每个组,行索引从1开始递增。这个方法可以用于任意数量的有序列的组,并且可以在pyspark中使用。
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