不对,输入中应该以及有ranking column列了
时间: 2024-03-18 11:41:01 浏览: 18
如果输入中已经存在名为"duplicates_rank"的列,那么在调用deduplicate函数时,可以将ranking_column参数设置为该列的名称,如下所示:
```
df = deduplicate(df, key_columns=["id"], order_by_columns=["timestamp"], ranking_column="duplicates_rank")
```
在这种情况下,add_duplicates_rank函数不会再生成新的"duplicates_rank"列,而是使用输入DataFrame中已有的"duplicates_rank"列进行去重操作。
在进行去重操作时,我们需要将"duplicates_rank"列中排名为1的记录保留下来,而将其他重复记录删除。因此,我们需要将"duplicates_rank"列中的每个值与1进行比较,以确定哪些记录是重复记录,哪些是唯一记录。如果"duplicates_rank"列中的值为1,则表示该记录是唯一记录,否则就是重复记录。
相关问题
输入中没有ranking column吗
很抱歉,我犯了一个错误。在输入中,确实没有名为"duplicates_rank"的列,而是在函数内部生成的。具体来说,该函数通过以下语句为DataFrame添加一列"duplicates_rank":
```
return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns)))
```
其中,F.row_number()函数用于为每个分组内的记录生成一个唯一的、递增的排名值,Window.partitionBy(key_columns)表示按照key_columns中指定的列进行分组,Window.orderBy(order_by_columns)表示按照order_by_columns中指定的列进行排序。最终,withColumn()函数将生成的排名值添加到DataFrame中,列名为"duplicates_rank"。
那再给我一个输入的例子吗,要有ranking column的
好的,假设我们有一个输入DataFrame df,它包含了用户的浏览记录,并且每个用户可能有多条浏览记录。我们想要对数据进行去重,并保留每个用户最近一次的浏览记录。具体来说,我们想要按照用户id和时间戳timestamp对数据进行去重,并保留每个用户最新的浏览记录。假设我们已经对数据进行了预处理,并添加了"duplicates_rank"列,用于标识重复记录的排名。那么一个输入的例子可以是这样的:
```
+---+----------+----------------+-----------------+
| id| timestamp| url_info|duplicates_rank|
+---+----------+----------------+-----------------+
| 1|2021-01-01| www.example.com| 1|
| 1|2021-01-02| www.google.com| 2|
| 2|2021-01-01| www.example.com| 1|
| 2|2021-01-02| www.facebook.com| 2|
| 2|2021-01-03| www.youtube.com| 3|
| 3|2021-01-01| www.google.com| 1|
| 3|2021-01-02| www.google.com| 2|
+---+----------+----------------+-----------------+
```
在这个例子中,输入DataFrame包含了4个用户的浏览记录,其中用户1只有一条记录,用户2有3条记录,用户3有2条记录。由于我们已经添加了"duplicates_rank"列,并按照用户id和时间戳timestamp进行了排序,因此可以看出每个用户的浏览记录中排名为1的记录是最新的记录,而排名大于1的记录是重复记录。