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如何在Pyspark中用ROW_NUMBER转换PARTITION_BY和ORDER？

在Pyspark中，可以使用row_number()函数来实现PARTITION BY和ORDER BY的转换。

PARTITION BY用于将数据分区，而ORDER BY用于指定分区内的排序方式。row_number()函数可以为每个分区内的行分配一个唯一的序号。

以下是在Pyspark中使用row_number()函数进行转换的示例代码：

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

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

# 读取数据
data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 定义窗口规范
windowSpec = Window.partitionBy("partition_column").orderBy("order_column")

# 使用row_number()函数为每个分区内的行分配序号
result = data.withColumn("row_number", row_number().over(windowSpec))

# 显示结果
result.show()

在上述代码中，需要替换data.csv为实际数据文件的路径，partition_column为实际的分区列名，order_column为实际的排序列名。

这段代码将会根据指定的分区列和排序列，为每个分区内的行分配一个唯一的序号，并将结果显示出来。

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