def deduplicate(self, df: DataFrame) -> DataFrame: key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns] if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted" 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)怎么用临时表和cte的形式写成sql
时间: 2024-04-05 07:29:55 浏览: 27
可以使用以下SQL语句将Python代码转换为临时表和CTE的形式:
WITH cte AS (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY <key_columns>
ORDER BY <order_by_columns> DESC/ASC
) AS duplicates_rank
FROM tmp_table
),
filtered_cte AS (
SELECT *
FROM cte
WHERE duplicates_rank = 1
AND (<is_deleted_column> = 'False' OR <is_deleted_column> IS NULL)
)
SELECT *
FROM filtered_cte;
其中,`tmp_table`是源数据的临时表,`<key_columns>`是`self.config.deduplication_key_columns`中的列名,`<order_by_columns>`是`self.config.deduplication_order_columns`中的列名,`<is_deleted_column>`是`self.config.filter_deleted_flag`和`is_deleted_column in df.columns`的结果中的`is_deleted_column`的列名。
相关问题
这两句用sql怎么写key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns]
这两句代码实现了对 DataFrame 进行去重所需的关键列和排序列的提取操作,并将它们存储在 `key_columns` 和 `order_by_columns` 列表中。
在 SQL 中,可以使用 `SELECT` 语句的列名列表来实现类似的功能。假设 `column_name1, column_name2, ..., column_nameN` 分别是需要用作关键列和排序列的列名,那么可以按如下方式编写 SQL 代码:
```sql
-- key_columns
SELECT column_name1, column_name2, ..., column_nameN
FROM table_name
-- order_by_columns(降序)
SELECT column_name1 DESC, column_name2 DESC, ..., column_nameN DESC
FROM table_name
-- order_by_columns(升序)
SELECT column_name1, column_name2, ..., column_nameN
FROM table_name
```
需要注意的是,以上 SQL 代码中的 `table_name` 应该被替换成实际的表名。
key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns]
这段代码中,`F.col()` 函数是 PySpark 中用于获取 DataFrame 列的函数。`column_name` 是一个字符串,代表 DataFrame 中的一列名。这里使用列表生成式,遍历 `self.config.deduplication_key_columns` 列表,将其每个元素作为参数传递给 `F.col()` 函数,并将其返回的结果作为新列表的一个元素。因此,`key_columns` 列表中存储的是 `self.config.deduplication_key_columns` 列表中每个列名所对应的 DataFrame 列。这个列表是为了在 DataFrame 中进行去重操作时,指定需要去重的列。
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