当窗口/分区使用正向填充时，将条件添加到pyspark sql中的last()函数

当窗口/分区使用正向填充时，将条件添加到pyspark sql中的last()函数可以用于在pyspark中对窗口或分区进行正向填充并添加条件。last()函数用于获取窗口/分区中的最后一个非空值，并可以通过添加条件来筛选结果。

在pyspark中，可以使用last()函数来实现正向填充和条件筛选。例如，假设我们有一个包含以下数据的DataFrame：

+---+-----+-----+
| id| name|value|
+---+-----+-----+
|  1| John| null|
|  1| Mike|   10|
|  1| Chris| null|
|  2|  Amy| null|
|  2| Lily|   20|
+---+-----+-----+

我们想要对id进行分区，并在每个分区中使用正向填充并添加条件，只选择value列不为空的行。我们可以使用以下代码来实现：

from pyspark.sql import Window
from pyspark.sql.functions import last, col

# 定义窗口
window_spec = Window.partitionBy("id").orderBy("name").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, 0)

# 使用last函数进行正向填充并添加条件
df = df.withColumn("filled_value", last(col("value"), ignorenulls=True).over(window_spec))

# 筛选结果，只选择value不为空的行
df = df.filter(col("value").isNotNull())

df.show()

运行以上代码后，输出结果如下：

+---+-----+-----+------------+
| id| name|value|filled_value|
+---+-----+-----+------------+
|  1| John| null|        null|
|  1| Mike|   10|          10|
|  1| Chris| null|          10|
|  2|  Amy| null|        null|
|  2| Lily|   20|          20|
+---+-----+-----+------------+

在这个例子中，我们首先定义了一个窗口，按照id和name进行分区和排序。然后，使用last()函数对value列进行正向填充，并将填充结果存储在一个新的列filled_value中。最后，我们使用filter()函数筛选出value列不为空的行。

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