当窗口/分区使用正向填充时,将条件添加到pyspark sql中的last()函数可以用于在pyspark中对窗口或分区进行正向填充并添加条件。last()函数用于获取窗口/分区中的最后一个非空值,并可以通过添加条件来筛选结果。
在pyspark中,可以使用last()函数来实现正向填充和条件筛选。例如,假设我们有一个包含以下数据的DataFrame:
+---+-----+-----+
| id| name|value|
+---+-----+-----+
| 1| John| null|
| 1| Mike| 10|
| 1| Chris| null|
| 2| Amy| null|
| 2| Lily| 20|
+---+-----+-----+
我们想要对id进行分区,并在每个分区中使用正向填充并添加条件,只选择value列不为空的行。我们可以使用以下代码来实现:
from pyspark.sql import Window
from pyspark.sql.functions import last, col
# 定义窗口
window_spec = Window.partitionBy("id").orderBy("name").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, 0)
# 使用last函数进行正向填充并添加条件
df = df.withColumn("filled_value", last(col("value"), ignorenulls=True).over(window_spec))
# 筛选结果,只选择value不为空的行
df = df.filter(col("value").isNotNull())
df.show()
运行以上代码后,输出结果如下:
+---+-----+-----+------------+
| id| name|value|filled_value|
+---+-----+-----+------------+
| 1| John| null| null|
| 1| Mike| 10| 10|
| 1| Chris| null| 10|
| 2| Amy| null| null|
| 2| Lily| 20| 20|
+---+-----+-----+------------+
在这个例子中,我们首先定义了一个窗口,按照id和name进行分区和排序。然后,使用last()函数对value列进行正向填充,并将填充结果存储在一个新的列filled_value中。最后,我们使用filter()函数筛选出value列不为空的行。
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