Pyspark：对于每个月，做前 3 个月的累计总和

Question

我正在使用 PYSPARK 并且我正在尝试从特定月份计算过去 3 个月的累计总和：

例子：

Month   Value
Jan/19    1
Feb/19    0
Mar/19    4
Apr/19    5
May/19    0
Jun/19   10

因此，前几个月每个月的累计金额将是：

Month   Value
Jan/19    1
Feb/19  1 + 0 = 1
Mar/19  1+0+4 = 5
Apr/19  0+4+5 = 9
May/19  4+5+0 = 9
Jun/19  5+0+10 = 15 

我很确定我需要使用窗口和分区函数，但我不知道如何设置它。

谁可以帮我这个事？

谢谢

Answer 1

示例数据帧：

df.show()
+------+-----+
| Month|Value|
+------+-----+
|Jan/19|    1|
|Feb/19|    0|
|Mar/19|    4|
|Apr/19|    5|
|May/19|    0|
|Jun/19|   10|
+------+-----+

您可以使用window函数，但您需要将month列转换为正确的timestamp格式，然后将其转换long为range(3months)基于unix time或进行计算timestamp in seconds。您可以通过实际数据中的分组列进行分区。（86400 是以秒为单位的 1 天）。

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

w=Window().orderBy(F.col("Month").cast("long")).rangeBetween(-(86400*89), 0)
df\
.withColumn("Month", F.to_timestamp("Month","MMM/yy"))\
.withColumn("Sum", F.sum("Value").over(w)).show()

+-------------------+-----+---+
|              Month|Value|Sum|
+-------------------+-----+---+
|2019-01-01 00:00:00|    1|  1|
|2019-02-01 00:00:00|    0|  1|
|2019-03-01 00:00:00|    4|  5|
|2019-04-01 00:00:00|    5|  9|
|2019-05-01 00:00:00|    0|  9|
|2019-06-01 00:00:00|   10| 15|
+-------------------+-----+---+

如果你想回去3 months only在each year。意义只有价值。对于这种情况，您应该使用 a of , and , andJan/19Jan/19partitionByYearorderBy month numberrangeBetween -2 and 0.

w=Window().partitionBy(F.year("Month")).orderBy(F.month("Month")).rangeBetween(-2, 0)
df\
.withColumn("Month", F.to_timestamp("Month","MMM/yy"))\
.withColumn("Sum", F.sum("Value").over(w)).show()

+-------------------+-----+---+
|              Month|Value|Sum|
+-------------------+-----+---+
|2019-01-01 00:00:00|    1|  1|
|2019-02-01 00:00:00|    0|  1|
|2019-03-01 00:00:00|    4|  5|
|2019-04-01 00:00:00|    5|  9|
|2019-05-01 00:00:00|    0|  9|
|2019-06-01 00:00:00|   10| 15|
+-------------------+-----+---+