Spark[重复]上的行明智计算

Question

根据这个答案，我需要做一些逐行计算

result= (reduce(add, (<some row wise calculation on col(x)> for x in df.columns[1:])) / n).alias("result")

但在此之前，我需要按降序对行值进行排序（更改数据框中每行的列顺序？）假设我有以下行

 3,7,21,9
 5,15,10,2

例如，我需要知道每行每个值的排名（顺序），然后计算第一行的总和（值/索引）

21 ->4,9->3,7->3,3->1,sum(21/4,9/3,7/3,3/1)

第二排

15->4,10->3,5->2,2->1,sum(15/4,10/4,5/2,2/1)

不是重复的，因为我需要排序不是列，而是行

Answer 1

假设您的输入数据帧如下所示

+----+----+----+----+
|col1|col2|col3|col4|
+----+----+----+----+
|3   |7   |21  |9   |
|5   |15  |10  |2   |
+----+----+----+----+

然后，您可以编写一个udf函数，以获得所需的输出列

from pyspark.sql import functions as f
from pyspark.sql import types as t
def sortAndIndex(list):
    return sorted([(value, index+1) for index, value in enumerate(sorted(list))],  reverse=True)

sortAndIndexUdf = f.udf(sortAndIndex, t.ArrayType(t.StructType([t.StructField('key', t.IntegerType(), True), t.StructField('value', t.IntegerType(), True)])))

df.withColumn('sortedAndIndexed', sortAndIndexUdf(f.array([x for x in df.columns])))

这应该给你

+----+----+----+----+----------------------------------+
|col1|col2|col3|col4|sortedAndIndexed                  |
+----+----+----+----+----------------------------------+
|3   |7   |21  |9   |[[21, 4], [9, 3], [7, 2], [3, 1]] |
|5   |15  |10  |2   |[[15, 4], [10, 3], [5, 2], [2, 1]]|
+----+----+----+----+----------------------------------+

最新消息

你评论为

我的计算应该是sum（value/index），所以可能使用你的udf函数，我应该返回某种reduce（add，）？

你能做到的

from pyspark.sql import functions as f
from pyspark.sql import types as t
def divideAndSum(list):
    return sum([float(value)/(index+1) for index, value in enumerate(sorted(list))])

divideAndSumUdf = f.udf(divideAndSum, t.DoubleType())

df.withColumn('divideAndSum', divideAndSumUdf(f.array([x for x in df.columns])))

这应该给你

+----+----+----+----+------------------+
|col1|col2|col3|col4|divideAndSum      |
+----+----+----+----+------------------+
|3   |7   |21  |9   |14.75             |
|5   |15  |10  |2   |11.583333333333334|
+----+----+----+----+------------------+