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如何在pyspark中的一列上应用窗口函数？

在pyspark中，可以使用窗口函数对数据集的一列进行处理和分析。窗口函数可以在数据集的特定分区内进行计算，并且可以根据指定的排序规则对数据进行排序。

要在pyspark中的一列上应用窗口函数，可以按照以下步骤进行操作：

首先，导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import *

创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

加载数据集并创建一个DataFrame对象：

data = [(1, "A", 100), (2, "B", 200), (3, "A", 150), (4, "B", 300), (5, "A", 200)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "category", "value"])

定义窗口规范：

windowSpec = Window.partitionBy("category").orderBy("value")

在这个例子中，我们按照"category"列进行分区，并按照"value"列进行排序。

应用窗口函数：

df.withColumn("rank", rank().over(windowSpec)).show()

在这个例子中，我们使用rank()函数计算每个分区内的排名，并将结果存储在名为"rank"的新列中。

完整的代码如下所示：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import *

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data = [(1, "A", 100), (2, "B", 200), (3, "A", 150), (4, "B", 300), (5, "A", 200)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "category", "value"])

windowSpec = Window.partitionBy("category").orderBy("value")

df.withColumn("rank", rank().over(windowSpec)).show()

这段代码将在pyspark中的DataFrame上创建一个新的列"rank"，其中包含每个分区内的排名信息。

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相关搜索:如何在pyspark中应用函数？在pyspark中的特定列上应用describe with filter 如何在pyspark中查看为窗口函数创建的分区大小？如何在数据框的列上应用assert函数？在DataFrame中的列上应用唯一通过在大型df中的现有列上应用函数来创建新列时，PySpark崩溃如何使用窗口函数计算pyspark中的日期差异？在Pyspark中的多个列上使用相同的函数重复调用withColumn()如何将groupBy和聚合函数应用于PySpark DataFrame中的特定窗口？如何在pyspark dataframe的每个窗口中检索唯一值不带join操作的pyspark中同一列上的多个AND条件如何在同一查询中使用having在窗口函数中应用的列？R，在数据帧的每隔一列上应用函数？如何在一个数据框中的多个列上应用列表理解？如何使用OR子句在pyspark中的多个列上构建一个join子句？如何在PySpark中基于条件计算窗口聚合上的distinct？如何在PySpark 2.1.0中定义事件时间窗口上的UDAF 应用窗口函数将丢弃结果中的事件如何在没有" apply“的情况下将函数应用到列上？如何在PySpark函数中引用已定义的常量？

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