pyspark rank
时间: 2023-09-25 22:15:42 浏览: 66
pyspark
在 PySpark 中,可以使用 `rank()` 函数来为 DataFrame 中的行计算排名。该函数可以接受一个或多个列名作为排序依据,并返回一个新列,其中包含每一行的排名。
以下是一个示例:
```python
from pyspark.sql.functions import rank
df = spark.createDataFrame([(1, "Alice"), (2, "Bob"), (3, "Charlie"), (4, "David"), (5, "Emily")], ["id", "name"])
df = df.orderBy("id")
df = df.withColumn("rank", rank().over(Window.orderBy("id")))
df.show()
```
输出结果为:
```
+---+-------+----+
| id| name|rank|
+---+-------+----+
| 1| Alice| 1|
| 2| Bob| 2|
| 3|Charlie| 3|
| 4| David| 4|
| 5| Emily| 5|
+---+-------+----+
```
在上面的示例中,我们首先按 ID 列对 DataFrame 进行排序,然后使用 `rank()` 函数为每一行计算排名,并将结果保存在一个名为 `rank` 的新列中。注意,我们使用了窗口函数 `rank().over(Window.orderBy("id"))` 来计算排名,这样可以确保排名是基于整个 DataFrame 范围内的值来计算的。
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