Pyspark orderBy 在对多列进行排序时给出不正确的结果答案

【问题标题】：Pyspark orderBy giving incorrect results when sorting on more than one columnPyspark orderBy 在对多列进行排序时给出不正确的结果
【发布时间】：2019-11-13 02:25:14
【问题描述】：

概述：我正在尝试按多列对火花 DF 进行排序，而生成的 DF 仅按一列排序。

预期结果：在每个公司中名称按字母顺序排序的 DF。

玩具 DF：

l = [('Alice', 1,'funcompany'),
      ('Bob',5,'funcompany'),
       ('Jane',30,'Amazon'),
        ('Kenneth',2,'lameplace'),
          ('Dill',10,'funcompany'),
            ('Zeb',0,'lameplace'),
              ('Archie',50,'funcompany'),
                ('Debra',0,'funcompany'),
                  ('Vicky',24,'funcompany'),
                    ('Kanye',40,'lameplace')]

datis=sqlContext.createDataFrame(l, ['name', 'age','company'])

排序：

colss = ["name", "company"]

datis.orderBy(colss,ascending=[1,0]).show()

【问题讨论】：

尝试使用布尔值列表而不是整数。不确定它是否会有所帮助。或者，只需执行orderBy(F.asc('name'), F.desc('company'))。
这是预期的，因为第一列中没有欺骗/关系。仅当第一列具有相同的值时才应用第二列排序。
@absolutelydevastated "datis.orderBy(F.asc('name'), F.asc('company')).show()" 似乎给出了同样的问题。您可以使用布尔值列表而不是整数来扩展一点吗？谢谢。
@jxc 只是为了确认一下，您是说不能使用“orderBy”按多列排序？
不，您当然可以按多列排序，但 orderBy 列表中的第一列始终优先。如果通过比较第一列来确定顺序，则简单地忽略第二列和后面的列。您可以更改示例的前 4 行并将名称全部设置为 Alice 看看会发生什么

标签： python-3.x pyspark apache-spark-sql pyspark-sql pyspark-dataframes

【解决方案1】：

添加

import pyspark.sql.functions as F

改变

colss = ["name", "company"]
datis.orderBy(colss,ascending=[1,0]).show()

为

datis.orderBy(F.desc('company'), F.asc('name')).show()

给出想要的结果

【讨论】：

【解决方案2】：

试试下面的代码

cols = ["name", "company"]
datis.orderBy(cols, ascending=False)

【讨论】：