时间戳

首页 > 解决方案 > 计算 pyspark 中日期范围的 ID

python - 计算 pyspark 中日期范围的 ID

问题描述

我有一个 pyspark 数据框，其中包含 parsed_date (dtype: date) 和 id (dtype: bigint) 列，如下所示：

+-------+-----------+
|     id|parsed_date|
+-------+-----------+
|1471783| 2017-12-18|
|1471885| 2017-12-18|
|1472928| 2017-12-19|
|1476917| 2017-12-19|
|1477469| 2017-12-21|
|1478190| 2017-12-21|
|1478570| 2017-12-19|
|1481415| 2017-12-21|
|1472592| 2017-12-20|
|1474023| 2017-12-22|
|1474029| 2017-12-22|
|1474067| 2017-12-24|
+-------+-----------+

我有一个如下所示的功能。目的是传递日期（天）和 t（天数）。在 df1 中，id 计入范围（day-t，day），而在 df2 中，id 计入范围（day，day+t）。

def hypo_1(df, day, t):
    df1 = (df.filter(f"parsed_date between '{day}' - interval {t} days and '{day}' - interval 1 day")
             .withColumn('count_before', F.count('id').over(Window.partitionBy('parsed_date')))
             .orderBy('parsed_date')
          )
    df2 = (df.filter(f"parsed_date between '{day}' + interval 1 day and '{day}' + interval {t} days")
             .withColumn('count_after', F.count('id').over(Window.partitionBy('parsed_date')))
             .orderBy('parsed_date')
          )
    return [df1, df2]

df1, df2 = hypo_1(df, '2017-12-20', 2)
df1.show()
+-------+-----------+------------+
|     id|parsed_date|count_before|
+-------+-----------+------------+
|1471783| 2017-12-18|           2|
|1471885| 2017-12-18|           2|
|1472928| 2017-12-19|           3|
|1476917| 2017-12-19|           3|
|1478570| 2017-12-19|           3|
+-------+-----------+------------+

df2.show()
+-------+-----------+-----------+
|     id|parsed_date|count_after|
+-------+-----------+-----------+
|1481415| 2017-12-21|          3|
|1478190| 2017-12-21|          3|
|1477469| 2017-12-21|          3|
|1474023| 2017-12-22|          2|
|1474029| 2017-12-22|          2|
+-------+-----------+-----------+

我想知道如果范围内缺少日期，如何修复此代码？假设没有记录2017-12-22？是否有可能立即记录在案的日期？我的意思是，如果2017-12-22不在那里，并且下一个日期2017-12-21是2017-12-24，那么有可能以某种方式接受吗？

感谢 mck帮助创建函数hypo_1(df, day, t)。

标签： pythonapache-sparkdatepysparkcount

解决方案

我删除了2017-12-22行来说明。这个想法是dense_rank按日期排序（之前降序，之后升序），并过滤排名 <= 2 的行，即两个最接近的日期。

from pyspark.sql import functions as F, Window

def hypo_1(df, day, t):
    df1 = (df.filter(f"parsed_date < '{day}'")
             .withColumn('rn', F.dense_rank().over(Window.orderBy(F.desc('parsed_date'))))
             .filter('rn <= 2')
             .drop('rn')
             .withColumn('count_before', F.count('id').over(Window.partitionBy('parsed_date')))
             .orderBy('parsed_date')
          )
    df2 = (df.filter(f"parsed_date > '{day}'")
             .withColumn('rn', F.dense_rank().over(Window.orderBy('parsed_date')))
             .filter('rn <= 2')
             .drop('rn')
             .withColumn('count_after', F.count('id').over(Window.partitionBy('parsed_date')))
             .orderBy('parsed_date')
          )
    return [df1, df2]

df1, df2 = hypo_1(df, '2017-12-20', 2)
df1.show()
+-------+-----------+------------+
|     id|parsed_date|count_before|
+-------+-----------+------------+
|1471783| 2017-12-18|           2|
|1471885| 2017-12-18|           2|
|1472928| 2017-12-19|           3|
|1476917| 2017-12-19|           3|
|1478570| 2017-12-19|           3|
+-------+-----------+------------+

df2.show()
+-------+-----------+-----------+
|     id|parsed_date|count_after|
+-------+-----------+-----------+
|1477469| 2017-12-21|          3|
|1481415| 2017-12-21|          3|
|1478190| 2017-12-21|          3|
|1474067| 2017-12-24|          1|
+-------+-----------+-----------+

推荐阅读