pyspark聚集，同时找到组的第一个值

Question

假设我具有以下模式的5 TB数据，并且我正在使用Pyspark。

| id | date | Month | KPI_1 | ... | KPI_n

对于90％的KPI，我只需要知道合计（id，Month）级别的总和/最小/最大值。对于其余的10％，我需要根据日期知道第一个值。

我的一个选择是使用window。例如，我可以做

from pyspark.sql import Window
import pyspark.sql.functions as F

w = Window.partitionBy("id", "Month").orderBy(F.desc("date"))

# for the 90% kpi
agg_df = df.withColumn("kpi_1", F.sum("kpi_1").over(w))
agg_df = agg_df.withColumn("kpi_2", F.max("kpi_2").over(w))
agg_df = agg_df.withColumn("kpi_3", F.min("kpi_3").over(w))
...

# Select last row for each window to get last accumulated sum for 90% kpis and last value for 10% kpi (which is equivalent to first value if ranked ascending). 

# continue process agg_df with filters based on sum/max/min values of 90% KIPs. 

但是我不确定如何选择每个窗口的最后一行。有没有人有任何建议，或者是否有更好的汇总方法？

Answer 1

假设我们有此数据

+---+----------+-------+-----+-----+
| id|      date|  month|kpi_1|kpi_2|
+---+----------+-------+-----+-----+
|  1|2000-01-01|2000-01|    1|  100|
|  1|2000-01-02|2000-01|    2|  200|
|  1|2000-01-03|2000-01|    3|  300|
|  1|2000-01-04|2000-01|    4|  400|
|  1|2000-01-05|2000-01|    5|  500|
|  1|2000-02-01|2000-02|   10|   11|
|  1|2000-02-02|2000-02|   20|   21|
|  1|2000-02-03|2000-02|   30|   31|
|  1|2000-02-04|2000-02|   40|   41|
+---+----------+-------+-----+-----+

并且我们要计算kpi_1的最小值，最大值和总和，以获得每个组的kpi_2的最后一个值。

可以通过按id和month对数据分组来获得最小值，最大值和和：

df_avg = df \
    .groupBy("id","month") \
    .agg(F.sum("kpi_1"), F.min("kpi_1"), F.max("kpi_1"), F.first("kpi_2"))\
    .select("id", "month", "sum(kpi_1)", "min(kpi_1)", "max(kpi_1)")
df_avg.show()

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+---+-------+----------+----------+----------+
| id|  month|sum(kpi_1)|min(kpi_1)|max(kpi_1)|
+---+-------+----------+----------+----------+
|  1|2000-02|       100|        10|        40|
|  1|2000-01|        15|         1|         5|
+---+-------+----------+----------+----------+

获取每个组的kpi_2的最后一个值比较困难。第一个想法可能是在按顺序排列的有序数据帧上使用聚合函数first()。一个简单的测试为我提供了正确的结果，但是不幸的是文档说明“该函数是不确定的，因为它的结果取决于行的顺序，这些顺序在洗牌后可能是不确定的”。

获取kpi_2的最后一个值的更好方法是使用问题中所示的窗口。由于窗口功能row_number()将起作用：

w = Window.partitionBy("id", "Month").orderBy(F.desc("date"))
df_first = df.withColumn("row_number", F.row_number().over(w)).where("row_number = 1")\
    .drop("row_number") \
    .select("id", "month", "KPI_2")
df_first.show()

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+---+-------+-----+
| id|  month|KPI_2|
+---+-------+-----+
|  1|2000-02|   41|
|  1|2000-01|  500|
+---+-------+-----+

将两个部分结合在一起可以得到理想的结果：

df_result = df_avg.join(df_first, ['id', 'month'])
df_result.show()

打印

+---+-------+----------+----------+----------+-----+
| id|  month|sum(kpi_1)|min(kpi_1)|max(kpi_1)|KPI_2|
+---+-------+----------+----------+----------+-----+
|  1|2000-02|       100|        10|        40|   41|
|  1|2000-01|        15|         1|         5|  500|
+---+-------+----------+----------+----------+-----+