df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns)))
时间: 2024-04-04 10:34:49 浏览: 11
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。
相关问题
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。
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"。