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python - GroupBy 列并过滤 Pyspark 中具有最大值的行

coder 2023-08-13 原文

我几乎可以肯定以前有人问过这个问题，但是 a search through stackoverflow没有回答我的问题。不是 [2] 的副本因为我想要最大值，而不是最频繁的项目。我是 pyspark 的新手，正在尝试做一些非常简单的事情:我想对“A”列进行分组，然后只保留每个组中在“B”列中具有最大值的行。像这样:

df_cleaned = df.groupBy("A").agg(F.max("B"))

不幸的是，这会丢弃所有其他列 - df_cleaned 仅包含列“A”和 B 的最大值。我该如何保留这些行？ (“A”、“B”、“C”……)

最佳答案

您可以在没有 udf 的情况下使用 Window 执行此操作。

考虑以下示例:

import pyspark.sql.functions as f
data = [
    ('a', 5),
    ('a', 8),
    ('a', 7),
    ('b', 1),
    ('b', 3)
]
df = sqlCtx.createDataFrame(data, ["A", "B"])
df.show()
#+---+---+
#|  A|  B|
#+---+---+
#|  a|  5|
#|  a|  8|
#|  a|  7|
#|  b|  1|
#|  b|  3|
#+---+---+

创建一个 Window 以按 A 列进行分区，并使用它来计算每个组的最大值。然后过滤出行，使 B 列中的值等于最大值。 

from pyspark.sql import Window
w = Window.partitionBy('A')
df.withColumn('maxB', f.max('B').over(w))\
    .where(f.col('B') == f.col('maxB'))\
    .drop('maxB')\
    .show()
#+---+---+
#|  A|  B|
#+---+---+
#|  a|  8|
#|  b|  3|
#+---+---+

或者等效地使用 pyspark-sql:

df.registerTempTable('table')
q = "SELECT A, B FROM (SELECT *, MAX(B) OVER (PARTITION BY A) AS maxB FROM table) M WHERE B = maxB"
sqlCtx.sql(q).show()
#+---+---+
#|  A|  B|
#+---+---+
#|  b|  3|
#|  a|  8|
#+---+---+

关于python - GroupBy 列并过滤 Pyspark 中具有最大值的行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48829993/

GroupByPysparkcode39sectionpythonapache-sparkapache-spark-sql

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