`.over`：如何简化两个pyspark操作？

在pyspark中，可以使用.over函数来简化两个pyspark操作。.over函数是用于在数据集上执行窗口函数的一种方式。窗口函数是一种特殊类型的函数，它可以在数据集的子集上进行计算，并返回结果作为新的列添加到原始数据集中。

使用.over函数可以避免多次执行相同的操作，提高代码的可读性和执行效率。下面是一个示例，演示如何使用.over函数简化两个pyspark操作：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.window import Window

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据集
data = [("Alice", 25, 100),
        ("Bob", 30, 200),
        ("Charlie", 35, 150),
        ("David", 40, 300)]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Salary"])

# 创建窗口规范
windowSpec = Window.partitionBy("Age").orderBy(col("Salary").desc())

# 使用`.over`函数简化两个pyspark操作
df = df.withColumn("Rank", col("Salary").rank().over(windowSpec))
df = df.withColumn("DenseRank", col("Salary").dense_rank().over(windowSpec))

# 显示结果
df.show()

在上述示例中，我们首先创建了一个SparkSession，并使用示例数据创建了一个DataFrame。然后，我们定义了一个窗口规范windowSpec，它按照年龄分区，并按照工资降序排序。接下来，我们使用.over函数来执行两个操作：计算每个年龄组的工资排名和密集排名。最后，我们显示了结果DataFrame。

这里是对.over函数的解释：

• .rank()函数用于计算每个行的排名，如果有相同的值，则会跳过下一个排名。
• .dense_rank()函数用于计算每个行的密集排名，如果有相同的值，则会跳过下一个排名，但不会跳过任何排名。

.over函数的优势在于它可以在不同的操作之间共享窗口规范，避免了重复定义窗口规范的麻烦。它适用于各种场景，例如计算排名、累计求和、移动平均等。

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