PySpark：如何计算到某个日期的平均值？

Question

我正在使用带有 Pyspark >= 3.1 的 EMR 笔记本

我有 4 列：

1. ID_CLIENT：客户端的唯一索引
2. IDX_TRX：交易的唯一索引。实际上这是一个字母数字列，索引不表示任何顺序。本例中的数字索引是为了便于说明。
3. dt：日期时间，交易日期
4. AVERAGE_TRX：交易金额

我想计算以下列'AVERAGE_TRX'：

+---------+--------+----------+-----+------------+
|ID_CLIENT| IDX_TRX|        dt|AMOUNT|AVERAGE_TRX|
+---------+--------+----------+-----+------------+
|        A|      01|2018-06-14|   10|        NULL| # 1st trx there are no records
|        B|      01|2018-06-14|    5|        NULL| # 1st trx there are no records
|        A|      02|2018-06-15|   20|          10| # 10 / 1
|        A|      03|2018-06-15|   30|          15| # (10 + 20) / 2
|        B|      02|2018-06-16|   10|           5| # 5 / 1
|        A|      04|2018-06-16|   20|          20| # (10 + 20 + 30) / 3
|        A|      05|2018-06-17|    5|          20| # (10 + 20 + 30 + 20) / 4
|        B|      03|2018-06-17|   10|         7.5| # (5 + 10) / 2
|        A|      06|2018-06-18|   15|          17| # (10 + 20 + 30 + 20 + 5) / 5
|        B|      04|2018-06-18|   10|   8.3333334| # (5 + 10 + 10) / 3
+---------+--------+----------+-----+------------+

如何计算最后一列？

提前谢谢你。

Answer 1

试试这个 - 这会打乱记录的顺序，但它应该具有所需的行值。

from pyspark.sql import Window
w = (Window.partitionBy('ID_CLIENT')
      .orderBy('IDX_TRX')
      .rowsBetween(Window.unboundedPreceding, -1)) # -1 is to do cumulative calculation up until the previous row.

df = df.withColumn('AVERAGE_TRX', avg('AMOUNT').over(w))

df.show()
+---------+--------+----------+-----+------------+
|ID_CLIENT| IDX_TRX|        dt|AMOUNT|AVERAGE_TRX|
+---------+--------+----------+-----+------------+
|        A|      01|2018-06-14|   10|        null| 
|        A|      02|2018-06-15|   20|        10.0| 
|        A|      03|2018-06-15|   30|        15.0| 
|        A|      04|2018-06-16|   20|        20.0| 
|        A|      05|2018-06-17|    5|        20.0|  
|        A|      06|2018-06-18|   15|        17.0| 
|        B|      01|2018-06-14|    5|        null| 
|        B|      02|2018-06-16|   10|         5.0| 
|        B|      03|2018-06-17|   10|         7.5| 
|        B|      04|2018-06-18|   10|   8.3333334| 
+---------+--------+----------+-----+------------+