pyspark按照id排序

假设你有一个PySpark DataFrame，其中包含一个名为"id"的列，你可以使用`orderBy()`函数按照"id"列升序或降序排序。

例如，要按照"id"列升序排序，可以使用以下代码：

from pyspark.sql.functions import asc

df_sorted = df.orderBy(asc("id"))

如果你想按照"id"列降序排序，可以使用以下代码：

from pyspark.sql.functions import desc

df_sorted = df.orderBy(desc("id"))

请注意，`orderBy()`函数返回一个新的DataFrame，因此你需要将结果分配给一个新的变量，如上面的示例所示。

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pyspark dataframe怎么根据用户ID列排序

可以使用pyspark中的orderBy()函数根据用户ID列进行排序，示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import col

# dataframe为你的dataframe对象
sorted_df = dataframe.orderBy(col("用户ID"))

pyspark lag

以下是使用pyspark实现lag函数的例子：

from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import lag, col

# 创建窗口
window = Window.partitionBy("user_id", "sponsor_id").orderBy(col("event_time").asc())

# 使用lag函数
result_df = df.withColumn("lag_event_time", lag("event_time", 1).over(window))

# 显示结果
result_df.show()

上述代码中，我们首先导入了pyspark.sql.window和pyspark.sql.functions中的Window、lag和col函数。然后，我们创建了一个窗口，指定了分区和排序方式。最后，我们使用lag函数来计算每个分区内的event_time的前一个值，并将结果存储在新的列lag_event_time中。最后，我们使用show函数来显示结果。