过滤DF中最新记录的row_number排名函数

是一种在数据框（DataFrame）中筛选出最新记录的方法。row_number是一种窗口函数，用于为每一行分配一个唯一的整数值，表示该行在窗口中的排名。通过结合row_number和筛选条件，可以实现过滤出最新记录的功能。

具体步骤如下：

首先，使用row_number函数为数据框中的每一行分配排名。可以使用窗口函数的over子句指定排序方式和分组方式。
接下来，根据需要的筛选条件，使用where或filter函数对row_number进行筛选。通常，我们可以选择row_number为1的记录，即最新的记录。
最后，获取筛选后的数据框，即为过滤出的最新记录。

以下是一个示例代码，演示如何使用row_number函数过滤DF中最新记录：

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

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

# 假设有一个名为df的数据框，包含字段id和timestamp，表示记录的唯一标识和时间戳
df = spark.createDataFrame([(1, '2022-01-01'), (2, '2022-01-02'), (3, '2022-01-03')], ['id', 'timestamp'])

# 使用row_number函数为每一行分配排名
window = Window.orderBy(df['timestamp'].desc())
df_with_rank = df.withColumn('rank', row_number().over(window))

# 筛选出row_number为1的记录，即最新记录
filtered_df = df_with_rank.where(df_with_rank['rank'] == 1)

# 打印筛选结果
filtered_df.show()

在这个示例中，我们首先使用row_number函数为每一行分配排名，按照时间戳字段降序排序。然后，筛选出排名为1的记录，即最新记录。最后，打印筛选结果。

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