在pyspark中检测单调下降可以通过以下步骤实现:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lag, col
from pyspark.sql.window import Window
spark = SparkSession.builder.appName("Monotonic Decrease Detection").getOrCreate()
data = [(1, 10), (2, 9), (3, 8), (4, 7), (5, 6), (6, 5), (7, 4), (8, 3), (9, 2), (10, 1)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "value"])
windowSpec = Window.orderBy("id")
df = df.withColumn("diff", col("value") - lag("value").over(windowSpec))
df = df.filter(col("diff") <= 0)
if df.count() > 0:
print("存在单调下降的情况")
else:
print("不存在单调下降的情况")
这样就可以检测出pyspark中是否存在单调下降的情况。在这个例子中,我们假设数据集中的"id"列是递增的,"value"列是要检测的值。通过计算当前行与前一行的差值,然后过滤出差值小于等于0的行,即可判断是否存在单调下降的情况。
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