小编Men*_*ijk的帖子

自从将代码从一台计算机移植到另一台计算机以来，我一直遇到一个非常奇怪的问题。我在此系统上使用的熊猫版本为0.25.1，但是不确定我以前使用的熊猫版本。

问题如下：

我创建一个简单的未排序（模拟）数据框，在该数据框上我要对值进行排序并向前填充所有NaN值。

In [1]: import pandas as pd
   ...: import numpy as np

In [2]: test = pd.DataFrame({"group" : ["A", "A", "A", "B", "B", "B", "C", "C"],
   ...:                      "count" : [2, 3, 1, 2, 1, 3, 1, 2],
   ...:                      "value" : [10, np.nan, 30, np.nan, 19, np.nan, 25, np.nan]})

In [3]: test
Out[3]:
  group  count  value
0     A      2   10.0
1     A      3    NaN
2     A      1   30.0
3     B      2    NaN
4     B      1   19.0
5     B      3 …

在 PySpark 中，是否可以获得特定窗口中的总行数？

现在我正在使用：

w = Window.partitionBy("column_to_partition_by")

F.count(col("column_1")).over(w)

但是，这只能提供增量行数。我需要的是该特定窗口分区中的总行数。谁能告诉我这个命令吗？