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如何在2个有序列的组上添加行索引,以便为每个组重新启动行索引,对于pyspark数据帧?

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:

  1. 首先,导入必要的模块和函数:
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import row_number
  1. 创建一个SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建一个示例数据帧:
代码语言:txt
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data = [("group1", 1), ("group1", 2), ("group1", 3), ("group2", 4), ("group2", 5), ("group2", 6)]
df = spark.createDataFrame(data, ["group", "value"])
df.show()

输出:

代码语言:txt
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+------+-----+
| group|value|
+------+-----+
|group1|    1|
|group1|    2|
|group1|    3|
|group2|    4|
|group2|    5|
|group2|    6|
+------+-----+
  1. 使用Window函数和row_number函数为每个组添加行索引:
代码语言:txt
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windowSpec = Window.partitionBy("group").orderBy("value")
df_with_index = df.withColumn("index", row_number().over(windowSpec))
df_with_index.show()

输出:

代码语言:txt
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+------+-----+-----+
| 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。

关于pyspark和云计算的更多信息,你可以参考腾讯云的相关产品和文档:

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