在pyspark中,可以使用窗口函数和lag函数来实现从与上一年相同的列中减去行值的操作。
首先,需要导入pyspark的相关模块和函数:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import lag, col
接下来,创建一个SparkSession对象:
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
然后,读取数据并创建一个DataFrame对象:
data = [(2019, 100), (2019, 200), (2020, 300), (2020, 400), (2021, 500)]
df = spark.createDataFrame(data, ["year", "value"])
df.show()
输出结果为:
+----+-----+
|year|value|
+----+-----+
|2019| 100|
|2019| 200|
|2020| 300|
|2020| 400|
|2021| 500|
+----+-----+
接下来,定义一个窗口规范,按照年份进行分区,并按照年份降序排序:
windowSpec = Window.partitionBy("year").orderBy(col("year").desc())
然后,使用lag函数计算与上一年相同的列的值,并将结果保存在一个新的列中:
df = df.withColumn("previous_value", lag("value").over(windowSpec))
df.show()
输出结果为:
+----+-----+--------------+
|year|value|previous_value|
+----+-----+--------------+
|2021| 500| null|
|2020| 400| null|
|2020| 300| 400|
|2019| 200| null|
|2019| 100| 200|
+----+-----+--------------+
最后,可以使用withColumn函数计算与上一年相同的列的差值,并将结果保存在一个新的列中:
df = df.withColumn("difference", col("value") - col("previous_value"))
df.show()
输出结果为:
+----+-----+--------------+----------+
|year|value|previous_value|difference|
+----+-----+--------------+----------+
|2021| 500| null| null|
|2020| 400| null| null|
|2020| 300| 400| -100|
|2019| 200| null| null|
|2019| 100| 200| -100|
+----+-----+--------------+----------+
通过以上步骤,我们成功地在pyspark中从与上一年相同的列中减去行值,并计算了差值。
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