pyspark window排序

最新推荐文章于 2024-07-29 14:01:21 发布

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#sql #数据库

文章介绍了在PySpark中，如何使用window函数进行数据排名，特别是rank、dense_rank和row_number三个函数的区别。rank函数在遇到并列名次时会占用下一个名次，dense_rank则不占用，而row_number不考虑并列情况，依次赋值。

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from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import rank, col

window = Window.partitionBy(df['xx1']).orderBy(df['socre'].desc())
aid_aidlist_df = df.select('*', rank().over(window).alias('rank')) \
    .filter(col('rank') <= 50)

( 1 ) rank 函数：ranking 列的 5 位、5 位、5 位、8 位，也就是说，如果有并列名次的行，会占用下一名次的位置。例如，正常排名是：1、2、3、4，但是现在前 3 名是并列的名次，结果就是 1、1、1、4。

( 2 ) dense_rank 函数：dense_rank 列的 5 位、5 位、5 位、6 位，也就是说，如果有并列名次的行，不占用下一名次的位置。例如，正常排名是：1、2、3、4，但是现在前 3 名是并列的名次，结果就是 1、1、1、2。

( 3 ) row_number 函数：row_num 列的 5 位、6 位、7 位、8 位，也就是说，不考虑并列名次的情况。例如，前 3 名是并列的名次，排名结果就是正常的 1、2、3、4。

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