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在SparkScala中使用滯后函式從另一列中獲取值

2022-09-06 19:16:12 資料庫

我有一個如下所示的資料框,但在“人”列中有幾個不同的專案。

val df_beginning = Seq(("2022-06-06", "person1", 1),
             ("2022-06-13", "person1", 1),
             ("2022-06-20", "person1", 1),
             ("2022-06-27", "person1", 0),
             ("2022-07-04", "person1", 0),
             ("2022-07-11", "person1", 1),
             ("2022-07-18", "person1", 1),
             ("2022-07-25", "person1", 0),
             ("2022-08-01", "person1", 0),
             ("2022-08-08", "person1", 1),
             ("2022-08-15", "person1", 1),
             ("2022-08-22", "person1", 1),
             ("2022-08-29", "person1", 1))
.toDF("week", "person", "person_active_flag")
.orderBy($"week")

在 Spark Scala 中使用滯后函式從另一列中獲取值

我想創建一個新列,該列將week在其中啟動具有值的 person_active_flag 鏈1最后,它看起來像這樣:

val df_beginning = Seq(("2022-06-06", "person1", 1, "2022-06-06"),
             ("2022-06-13", "person1", 1, "2022-06-06"),
             ("2022-06-20", "person1", 1, "2022-06-06"),
             ("2022-06-27", "person1", 0, "0"),
             ("2022-07-04", "person1", 0, "0"),
             ("2022-07-11", "person1", 1, "2022-07-11"),
             ("2022-07-18", "person1", 1, "2022-07-11"),
             ("2022-07-25", "person1", 0, "0"),
             ("2022-08-01", "person1", 0, "0"),
             ("2022-08-08", "person1", 1, "2022-08-08"),
             ("2022-08-15", "person1", 1, "2022-08-08"),
             ("2022-08-22", "person1", 1, "2022-08-08"),
             ("2022-08-29", "person1", 1, "2022-08-08"))
.toDF("week", "person", "person_active_flag", "chain_beginning")
.orderBy($"week")

在 Spark Scala 中使用滯后函式從另一列中獲取值

但我無法做到。我已經嘗試了下面代碼的一些變體,但它沒有給我正確的答案。有人可以告訴我這樣做嗎?

val w = Window.partitionBy($"person").orderBy($"week".asc)

df_beginning
.withColumn("beginning_chain", 
    when($"person_active_flag" === 1 && (lag($"person_active_flag", 1).over(w) === 0 || lag($"person_active_flag", 1).over(w).isNull), 1).otherwise(0)
)

.withColumn("first_week", when($"beginning_chain" === 1, $"week"))

.withColumn("beginning_chain_week", 
    when($"person_active_flag" === 1 && lag($"person_active_flag", 1).over(w).isNull, $"first_week")
   .when($"person_active_flag" === 1 && lag($"person_active_flag", 1).over(w) === 0, $"first_week")
   .when($"person_active_flag" === 1 && lag($"person_active_flag", 1).over(w) === 1, lag($"first_week", 1).over(w))
//    .when($"person_active_flag" === 1 && lag($"person_active_flag", 1).over(w) === 1, "test")
   .otherwise(0)
)
.d

在 Spark Scala 中使用滯后函式從另一列中獲取值

uj5u.com熱心網友回復:

  • 使用lag函式添加幫助列switch_flag,以顯示標志從前一周發生變化的時間
  • 然后僅標記week_beginning從 0 切換到 1 的行
  • 最后使用last(col, ignoreNulls = true)擴展week_beginning到所有人員活動的行

最終查詢:

val window = Window.partitionBy($"person").orderBy($"week")
df_beginning
  .withColumn("switch_flag", $"person_active_flag" - coalesce(lag($"person_active_flag", 1).over(window), lit(0)))
  .withColumn("week_beginning_ind", when($"switch_flag" === 1, $"week"))
  .withColumn("week_beginning", when($"person_active_flag" === 1, last($"week_beginning_ind", true).over(window)))
  .show

 ---------- ------- ------------------ ----------- ------------------ -------------- 
|      week| person|person_active_flag|switch_flag|week_beginning_ind|week_beginning|
 ---------- ------- ------------------ ----------- ------------------ -------------- 
|2022-06-06|person1|                 1|          1|        2022-06-06|    2022-06-06|
|2022-06-13|person1|                 1|          0|              null|    2022-06-06|
|2022-06-20|person1|                 1|          0|              null|    2022-06-06|
|2022-06-27|person1|                 0|         -1|              null|          null|
|2022-07-04|person1|                 0|          0|              null|          null|
|2022-07-11|person1|                 1|          1|        2022-07-11|    2022-07-11|
|2022-07-18|person1|                 1|          0|              null|    2022-07-11|
|2022-07-25|person1|                 0|         -1|              null|          null|
|2022-08-01|person1|                 0|          0|              null|          null|
|2022-08-08|person1|                 1|          1|        2022-08-08|    2022-08-08|
|2022-08-15|person1|                 1|          0|              null|    2022-08-08|
|2022-08-22|person1|                 1|          0|              null|    2022-08-08|
|2022-08-29|person1|                 1|          0|              null|    2022-08-08|
 ---------- ------- ------------------ ----------- ------------------ -------------- 

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