Pyspark Dataframe：获取满足条件的上一行答案

【问题标题】：Pyspark Dataframe: Get previous row that meets a conditionPyspark Dataframe：获取满足条件的上一行
【发布时间】：2018-09-06 07:57:21
【问题描述】：

对于 PySpark DataFrame 中的每一行，我都试图从满足特定条件的第一行中获取一个值：

如果我的数据框看起来像这样：

X  | Flag
1  | 1
2  | 0
3  | 0
4  | 0
5  | 1
6  | 0
7  | 0
8  | 0
9  | 1
10 | 0

我想要如下所示的输出：

X  | Lag_X | Flag
1  | NULL  | 1
2  | 1     | 0
3  | 1     | 0
4  | 1     | 0
5  | 1     | 1
6  | 5     | 0
7  | 5     | 0
8  | 5     | 0
9  | 5     | 1
10 | 9     | 0

我认为我可以使用延迟函数和 WindowSpec 来做到这一点，不幸的是 WindowSpec 不支持 .filter 或 .when，所以这不起作用：

conditional_window = Window().orderBy(X).filter(df[Flag] == 1)
df = df.withColumn('lag_x', f.lag(df[x],1).over(conditional_window)

看起来这应该很简单，但我一直在绞尽脑汁试图找到解决方案，因此非常感谢您提供任何帮助

【问题讨论】：

标签： python pyspark spark-dataframe pyspark-sql

【解决方案1】：

问题很老，但我认为答案可能对其他人有所帮助

这是一个使用窗口和滞后函数的工作解决方案

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import Window
from pyspark.sql.functions import when
from pyspark.context import SparkContext

# Call SparkContext
sc = SparkContext.getOrCreate()
sc = sparkContext

# Create DataFrame
a = sc.createDataFrame([(1, 1), 
                        (2, 0),
                        (3, 0),
                        (4, 0),
                        (5, 1),
                        (6, 0),
                        (7, 0),
                        (8, 0),
                        (9, 1),
                       (10, 0)]
                     , ['X', 'Flag'])

# Use a window function
win = Window.orderBy("X")
# Condition : if preceeding row in column "Flag" is not 0
condition = F.lag(F.col("Flag"), 1).over(win) != 0
# Add a new column : if condition is true, value is value of column "X" at the previous row
a = a.withColumn("Flag_X", F.when(condition, F.col("X") - 1))

现在，我们得到一个如下图所示的DataFrame

+---+----+------+
|  X|Flag|Flag_X|
+---+----+------+
|  1|   1|  null|
|  2|   0|     1|
|  3|   0|  null|
|  4|   0|  null|
|  5|   1|  null|
|  6|   0|     5|
|  7|   0|  null|
|  8|   0|  null|
|  9|   1|  null|
| 10|   0|     9|
+---+----+------+

填充空值：

a = a.withColumn("Flag_X", 
                 F.last(F.col("Flag_X"), ignorenulls=True)\
     .over(win))

所以最终的DataFrame是按要求的：

+---+----+------+
|  X|Flag|Flag_X|
+---+----+------+
|  1|   1|  null|
|  2|   0|     1|
|  3|   0|     1|
|  4|   0|     1|
|  5|   1|     1|
|  6|   0|     5|
|  7|   0|     5|
|  8|   0|     5|
|  9|   1|     5|
| 10|   0|     9|
+---+----+------+

【讨论】：