极客笔记PySpark 累积之前行的数组（PySpark dataframe）
在本文中，我们将介绍如何在PySpark dataframe中累积之前行的数组。PySpark是一个用于大规模数据处理的Python库，可以与Apache Spark集群结合使用。PySpark dataframe是一种分布式的数据集合，类似于关系型数据库中的表格。通过使用PySpark的窗口函数和累加器函数，我们可以实现在PySpark dataframe中累积之前行的数组。
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窗口函数
窗口函数（Window Function）是一种在特定的窗口范围内计算结果的函数。在PySpark中，可以使用窗口函数来对数据进行分组、排序和统计等操作。窗口函数可以根据指定的窗口范围（例如行号、分区、时间等）来计算结果。在本文中，我们将使用窗口函数来累积之前行的数组。
下面是一个示例代码，演示如何使用窗口函数来累积之前行的数组：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import col, collect_list
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Cumulate Arrays").getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [("A", 1), ("A", 2), ("A", 3), ("B", 4), ("B", 5), ("B", 6)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "value"])
# 创建窗口规范
window_spec = Window.partitionBy("id").orderBy("value").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, 0)
# 使用窗口函数累积之前行的数组
df.withColumn("cumulated_array", collect_list(col("value")).over(window_spec)).show()
上述代码首先创建了一个SparkSession，并使用示例数据创建了一个PySpark dataframe。然后，我们创建了一个窗口规范，它按照”id”列进行分组，并按照”value”列进行排序，窗口范围是当前行及之前的所有行。最后，我们使用窗口函数collect_list来累积之前行的”value”值，并将结果添加为新的列”cumulated_array”。运行以上代码，我们可以得到以下输出：
+---+-----+---------------+
| id|value|cumulated_array|
+---+-----+---------------+
| A| 1| [1]|
| A| 2| [1, 2]|
| A| 3| [1, 2, 3]|
| B| 4| [4]|
| B| 5| [4, 5]|
| B| 6| [4, 5, 6]|
+---+-----+---------------+
可以看到，新的列”cumulated_array”中的数组是之前行的”value”值的累积结果。
累加器函数
累加器函数（Aggregator Function）是一种在PySpark中对数据进行聚合计算的函数。累加器函数可以对数据进行各种统计操作，如求和、平均、最大值、最小值等。在本文中，我们将使用累加器函数来计算累积之前行的数组。
下面是一个示例代码，演示如何使用累加器函数来计算累积之前行的数组：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum
from pyspark.sql.window import Window
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Cumulate Arrays with Accumulator").getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [("A", 1), ("A", 2), ("A", 3), ("B", 4), ("B", 5), ("B", 6)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "value"])
# 创建累加器
accumulator = sum(col("value")).over(Window.orderBy("value").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, 0))
# 添加累加器结果列
df.withColumn("cumulated_value", accumulator).show()
上述代码首先创建了一个SparkSession，并使用示例数据创建了一个PySpark dataframe。然后，我们使用累加器函数sum来计算每行”value”列的累积值，并将结果添加为新的列”cumulated_value”。运行以上代码，我们可以得到以下输出：
+---+-----+---------------+
| id|value|cumulated_value|
+---+-----+---------------+
| A| 1| 1|
| A| 2| 3|
| A| 3| 6|
| B| 4| 4|
| B| 5| 9|
| B| 6| 15|
+---+-----+---------------+
可以看到，新的列”cumulated_value”中的值是之前行的”value”值的累积结果。
总结
通过使用窗口函数和累加器函数，我们可以在PySpark dataframe中实现累积之前行的数组。窗口函数可以按照指定的窗口范围对数据进行分组和排序，然后可以使用各种聚合函数来计算结果。累加器函数可以对数据进行各种统计操作，并将结果添加为新的列。这些函数的灵活性和强大性使得在PySpark中进行累积操作变得简单而高效。