PARTITION BY 中的 order_by是什么意思

在使用PARTITION BY时，可以使用ORDER BY子句来指定分区内的排序方式。ORDER BY子句用于对每个分区内的数据进行排序，以便在后续的聚合操作中能够正确的处理数据。

例如，我们有一个sales表格，包含不同地区的销售数据，我们可以使用PARTITION BY将数据分为不同的地区，然后按照销售额对每个地区内的数据进行排序，计算排名和累计销售额：

SELECT area, sale, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY area ORDER BY sale DESC) as rank, SUM(sale) OVER (PARTITION BY area ORDER BY sale DESC) as running_total
FROM sales

在上述SQL语句中，ORDER BY子句指定了按照每个地区内的销售额进行降序排序。ROW_NUMBER函数将每个分区内的数据按照销售额降序排列，并为每条记录分配一个排名。SUM函数计算每个分区内的累计销售额，并使用ORDER BY子句指定了按照销售额降序排列。最终的结果包含四列：area、sale、rank和running_total。通过使用ORDER BY子句，我们可以对分区内的数据进行排序和排名，从而更好地理解和分析数据。

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。

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。