row_number() over (window.partitionby("custkey").o
时间: 2024-05-01 21:15:30 浏览: 13
row_number() over (Window.partitionBy("custkey").orderBy("orderdate")) as "flag"是一种窗口函数,用于在按照custkey分组后,按照orderdate排序后,为每个分组中的行分配一个唯一的数字标识符。这个标识符可以用于进一步的数据分析和处理。
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df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns)))
这是一个使用Spark DataFrame API进行数据分析时的代码片段,它的功能是为DataFrame添加一个名为ranking_column的列,该列包含按照order_by_columns指定的列进行排序后,每个key_columns指定的组内行的排名。具体来说,它使用窗口函数row_number(),该函数在每个窗口内为每一行分配一个唯一的整数排名,然后将该排名存储在名为ranking_column的新列中。其中,Window.partitionBy(key_columns)指定了窗口分区的键值,也就是说,它将DataFrame按照key_columns指定的列进行分组;orderBy(order_by_columns)指定了按照哪些列进行排序。
fun_window = Window.partitionBy(primary_keys_list). \ orderBy([F.col(field).desc() for field in self.config.deduplication_order_columns.split(',')]) dataframe_ordered = df.withColumn("row_num_order", F.row_number().over(fun_window)) source_data_df_process = dataframe_ordered.filter(F.col("row_num_order") == 1) df = source_data_df_process.drop("row_num_order")转换为sql语句
SELECT *
FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY primary_key1, primary_key2, ..., primary_keyn
ORDER BY field1 DESC, field2 DESC, ..., fieldn DESC) AS row_num_order
FROM table_name
) t
WHERE t.row_num_order = 1;