pyspark中的窗口函数

在PySpark中，窗口函数是一种用于对数据进行分组和排序的高级函数。它可以在数据集的特定分组上执行聚合操作，并且可以根据指定的排序规则对结果进行排序。下面是一些常用的窗口函数及其介绍：

1. `row_number()`：为每一行分配一个唯一的整数值，通常用于给结果集中的行编号。
2. `rank()`：为每个分组中的行分配一个排名，如果有相同的值，则会跳过下一个排名。
3. `dense_rank()`：为每个分组中的行分配一个密集排名，如果有相同的值，则会跳过下一个排名，但不会跳过任何排名。
4. `lag()`：返回指定列在当前行之前的指定偏移量处的值。
5. `lead()`：返回指定列在当前行之后的指定偏移量处的值。
6. `sum()`：计算指定列在窗口中的总和。
7. `avg()`：计算指定列在窗口中的平均值。
8. `min()`：计算指定列在窗口中的最小值。
9. `max()`：计算指定列在窗口中的最大值。

这些函数可以与`over()`子句一起使用，该子句定义了窗口的分区和排序规则。例如，可以按照某个列进行分组，并按照另一个列进行排序。