fun_window = Window.partitionBy(primary_keys_list). \ orderBy([F.col(field).desc() for field in self.config.deduplication_order_columns.split(',')])转换为sql

这段代码的作用是按照指定的主键列表进行分区，并按照指定的去重排序列进行降序排序。相应的SQL语句如下：

SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY primary_key1, primary_key2, ... ORDER BY field1 DESC, field2 DESC, ...) as row_num 
FROM table_name

其中，`primary_key1, primary_key2, ...`为主键列，`field1, field2, ...`为去重排序列，`table_name`为表名。`ROW_NUMBER()`函数用于给每行数据编号，`PARTITION BY`用于指定分区列，`ORDER BY`用于指定排序列。

相关问题

dataframe_ordered = df.withColumn("row_num_order", F.row_number().over(fun_window))

这段代码使用了 PySpark 的 DataFrame API，主要实现了以下功能：

1. 定义一个 WindowSpec 对象 `fun_window`，该对象指定了窗口分区和排序规则。
2. 对 DataFrame `df` 调用 `withColumn()` 方法，在 DataFrame 中添加一个名为 `row_num_order` 的新列。
3. 新列的值使用 `row_number()` 窗口函数计算得到，该函数返回每个分区内的行号，行号按照窗口排序规则从小到大排列。

这段代码的作用是对 DataFrame `df` 中的数据进行窗口分区和排序，然后为每一行添加一个新的列 `row_num_order`，该列的值表示当前行在窗口排序后的行号。可以使用该列来实现分组、去重、分页等操作。

解释objective_fun_value = np.square(residual).sum() / 2.0

这段代码计算的是最小二乘法中的损失函数，也叫目标函数（objective function），其中 residual 为实际值与模型预测值之间的差距（即残差），np.square() 为平方操作，.sum() 为求和操作。最终计算出的结果再除以 2.0，是为了方便后续的数学推导和计算。该损失函数的目的是衡量模型预测的准确程度，越小表示模型拟合得越好。在使用最小二乘法进行线性回归时，目标函数的最小化是我们要优化的目标。