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

这段代码使用了Spark的DataFrame API，主要进行以下操作：

1. 使用withColumn方法添加一个新的列，名为ranking_column，这一列的值为按照key_columns和order_by_columns进行排序后的行号。
2. 使用filter方法根据条件过滤DataFrame中的行。
3. 使用drop方法删除ranking_column列。

其中，Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns)表示按照key_columns分组，再按照order_by_columns排序。F.row_number()表示为每个分组中的行生成一个行号。最后filter方法中的filter表示要过滤的条件。

相关问题

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)

这段代码是用来去重的，输入是一个DataFrame，输出也是一个DataFrame。该函数首先根据配置文件中的列名获取需要去重的列和排序列，然后按照排序列进行降序或升序排列。接着，该函数给每个分组内的记录打上重复排名，最后根据重复排名过滤出排名为1的记录并删除重复排名列。如果配置文件中开启了筛选标记为删除的记录的功能，并且DataFrame中有IsDeleted列，则会将标记为删除的记录过滤掉。如果没有开启该功能，则会将标记为删除的记录加载到目标表中。

输入中没有ranking column吗

很抱歉，我犯了一个错误。在输入中，确实没有名为"duplicates_rank"的列，而是在函数内部生成的。具体来说，该函数通过以下语句为DataFrame添加一列"duplicates_rank"：

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

其中，F.row_number()函数用于为每个分组内的记录生成一个唯一的、递增的排名值，Window.partitionBy(key_columns)表示按照key_columns中指定的列进行分组，Window.orderBy(order_by_columns)表示按照order_by_columns中指定的列进行排序。最终，withColumn()函数将生成的排名值添加到DataFrame中，列名为"duplicates_rank"。