df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns)))解释

这是一段使用 PySpark 的 DataFrame API 定义一个新列的代码。

- `df` 是一个 DataFrame 对象。
- `withColumn` 是一个 DataFrame API 的方法，它可以用来新增或修改一个列。
- `ranking_column` 是新增的列名，它将被添加到 DataFrame 中。
- `F.row_number()` 是一个 PySpark SQL 函数，用于给每个分组内的行分配一个唯一的整数排名。这里使用了 `F` 别名来表示 `pyspark.sql.functions` 的模块对象。
- `Window.partitionBy(key_columns)` 是一个 PySpark SQL 窗口函数用来指定分组的列，`key_columns` 是一个列表，可以包含一个或多个列名。
- `orderBy(order_by_columns)` 是另一个 PySpark SQL 窗口函数，用于指定按照哪些列进行排序，`order_by_columns` 是一个列表，可以包含一个或多个列名。

因此，上述代码的作用是：在 DataFrame `df` 中新增一个名为 `ranking_column` 的列，该列的值是每个分组内按照 `order_by_columns` 列排序后，当前行在该分组中的排名。其中，分组的列由 `key_columns` 指定。

相关问题

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。

if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1 return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)

这段代码是一个Python函数，主要功能是对DataFrame进行过滤、排序、计算排名，并返回结果。具体来说，函数根据一些参数（如是否过滤已删除的记录、排序方式等）对DataFrame进行过滤和排序，然后计算每个分组中每行的排名，最后返回过滤后的结果。具体注释如下：

def filter_sort_rank(df, key_columns, order_by_columns, ranking_column, is_deleted_column='is_deleted'):
    # 如果需要过滤已删除的记录，则将is_deleted_column列为"False"的记录过滤掉
    if (self.config.filter_deleted_flag) & (is_deleted_column in df.columns):
        filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False")
    else:
        # 如果不需要过滤已删除的记录，则保留所有记录，并发出警告
        self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!")
        filter = F.col(ranking_column) == 1
    # 对DataFrame进行排序、计算排名，并过滤掉不符合条件的记录
    return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter(filter).drop(ranking_column)

其中，`df`是输入的DataFrame，`key_columns`指定了分组的列，`order_by_columns`指定了排序的列，`ranking_column`指定了计算排名时添加的新列名，`is_deleted_column`指定了标记是否删除的列名。