Агрегировать при удалении дубликатов в pyspark - PullRequest
Новая
       8

Агрегировать при удалении дубликатов в pyspark

6 голосов
/ 10 марта 2020

Я хочу сгруппировать с помощью агрегации фрейм данных pyspark, при удалении дубликатов (сохранить последнее значение) на основе другого столбца этого фрейма данных .

В заключение я хотел бы применить dropDuplicates к объекту GroupedData. Таким образом, для каждой группы я мог бы динамически хранить только одну строку по какому-либо столбцу.

Пример

Прямое агрегирование группы для приведенного ниже кадра данных будет: 

from pyspark.sql import functions

dataframe = spark.createDataFrame(
    [
        (1, "2020-01-01", 1, 1),
        (2, "2020-01-01", 2, 1),
        (3, "2020-01-02", 1, 1),
        (2, "2020-01-02", 1, 1)
    ],
    ("id", "ts", "feature", "h3")
).withColumn("ts", functions.col("ts").cast("timestamp"))

# +---+-------------------+-------+---+
# | id|                 ts|feature| h3|
# +---+-------------------+-------+---+
# |  1|2020-01-01 00:00:00|      1|  1|
# |  2|2020-01-01 00:00:00|      2|  1|
# |  3|2020-01-02 00:00:00|      1|  1|
# |  2|2020-01-02 00:00:00|      1|  1|
# +---+-------------------+-------+---+

aggregated = dataframe.groupby("h3",
  functions.window(
    timeColumn="ts",
    windowDuration="3 days",
    slideDuration="1 day",
  )
).agg(
  functions.sum("feature")
)
aggregated.show(truncate=False)

, приводящий к следующему фрейму данных: 

+---+------------------------------------------+------------+
|h3 |window                                    |sum(feature)|
+---+------------------------------------------+------------+
|1  |[2019-12-30 00:00:00, 2020-01-02 00:00:00]|3           |
|1  |[2019-12-31 00:00:00, 2020-01-03 00:00:00]|5           |
|1  |[2020-01-01 00:00:00, 2020-01-04 00:00:00]|5           |
|1  |[2020-01-02 00:00:00, 2020-01-05 00:00:00]|2           |
+---+------------------------------------------+------------+

Проблема

Я хочу, чтобы агрегация использовала только самое последнее состояние каждого id. В этом случае id=2 было обновлено до feature=1 в ts=2020-01-02 00:00:00, поэтому все агрегаты с базовой отметкой времени, превышающей 2020-01-02 00:00:00, должны использовать только это состояние для функции столбца, когда id=2. Ожидаемый агрегированный фрейм данных: 

+---+------------------------------------------+------------+
|h3 |window                                    |sum(feature)|
+---+------------------------------------------+------------+
|1  |[2019-12-30 00:00:00, 2020-01-02 00:00:00]|3           |
|1  |[2019-12-31 00:00:00, 2020-01-03 00:00:00]|3           |
|1  |[2020-01-01 00:00:00, 2020-01-04 00:00:00]|3           |
|1  |[2020-01-02 00:00:00, 2020-01-05 00:00:00]|2           |
+---+------------------------------------------+------------+

Как я могу сделать это с pyspark?

Обновление

Я предположил, что переменная MapType не должна иметь повторяющихся ключей в Spark. , Исходя из этого предположения, я подумал, что могу агрегировать столбец, создавая карту id -> feature, а затем просто агрегировать значения карты с суммой (или какой бы ни была конечная агрегация).

Итак, я сделал: 

aggregated = dataframe.groupby("h3",
  functions.window(
    timeColumn="ts",
    windowDuration="3 days",
    slideDuration="1 day",
  )
).agg(
  functions.map_from_entries(
    functions.collect_list(
      functions.struct("id","feature")
    )
  ).alias("id_feature")
)
aggregated.show(truncate=False)

Но потом я обнаружил, что карты могут иметь дубликаты ключей: 

+---+------------------------------------------+--------------------------------+
|h3 |window                                    |id_feature                      |
+---+------------------------------------------+--------------------------------+
|1  |[2020-01-01 00:00:00, 2020-01-04 00:00:00]|[1 -> 1, 2 -> 2, 3 -> 1, 2 -> 1]|
|1  |[2019-12-31 00:00:00, 2020-01-03 00:00:00]|[1 -> 1, 2 -> 2, 3 -> 1, 2 -> 1]|
|1  |[2019-12-30 00:00:00, 2020-01-02 00:00:00]|[1 -> 1, 2 -> 2]                |
|1  |[2020-01-02 00:00:00, 2020-01-05 00:00:00]|[3 -> 1, 2 -> 1]                |
+---+------------------------------------------+--------------------------------+

, поэтому это не решает мою проблему . Вместо этого я просто нашел другую проблему. При использовании функции отображения в записной книжке Databricks показывает столбец MapType без дублированных клавиш .

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 10 марта 2020

Сначала вы можете найти самую последнюю запись для каждого идентификатора и временного окна, а затем присоединиться к исходному кадру данных с последними записями. 

time_window = window(timeColumn="ts", windowDuration="3 days", slideDuration="1 day")

df2 = df.groupBy("h3", time_window, "id").agg(max("ts").alias("latest"))

df2.alias("a").join(df.alias("b"), (col("a.id") == col("b.id")) & (col("a.latest") == col("b.ts")), "left") \
   .select("a.*", "feature") \
   .groupBy("h3", "window") \
   .agg(sum("feature")) \
   .orderBy("window") \
   .show(truncate=False)

Затем результат будет таким же, как и ожидалось. 

+---+------------------------------------------+------------+
|h3 |window                                    |sum(feature)|
+---+------------------------------------------+------------+
|1  |[2019-12-29 00:00:00, 2020-01-01 00:00:00]|3           |
|1  |[2019-12-30 00:00:00, 2020-01-02 00:00:00]|3           |
|1  |[2019-12-31 00:00:00, 2020-01-03 00:00:00]|3           |
|1  |[2020-01-01 00:00:00, 2020-01-04 00:00:00]|2           |
+---+------------------------------------------+------------+
1 голос
/ 10 марта 2020

Поскольку вы используете Spark 2.4+, вы можете попробовать использовать одну из Spark SQL агрегатных функций, см. Ниже: 

aggregated = dataframe.groupby("h3",
   functions.window( 
     timeColumn="ts", 
     windowDuration="3 days", 
     slideDuration="1 day", 
   ) 
 ).agg( 
     functions.sort_array(functions.collect_list( 
       functions.struct("ts", "id", "feature") 
     ), False).alias("id_feature") 
 )

Я добавил ts поле в результирующий массив структур из functions.collect_list. используйте functions.sort_array, чтобы отсортировать список по ts в порядке убывания (чтобы сохранить последнюю запись, если дубликат существует). В следующей статистической функции мы устанавливаем значение zero_value с помощью named_struct, содержащего два поля: ids (MapType) для кэширования всего обработанного идентификатора и total для суммирования только в том случае, если новый идентификатор не существует в кэшированном ids. 

aggregated.selectExpr("h3", "window", """
  aggregate(
    id_feature,
    /* zero_value */
    (map() as ids, 0L as total), 
    /* merge */
    (acc, y) -> named_struct(
      /* add y.id into the ids map */
      'ids', map_concat(acc.ids, map(y.id,1)), 
      /* sum to total only when y.id doesn't exist in acc.ids map */
      'total', acc.total + IF(acc.ids[y.id] is null,y.feature,0)
    ), 
    /* finish, take only acc.total, discard acc.ids map */
    acc -> acc.total
  ) as id_features

""").show()
+---+--------------------+----------+
| h3|              window|id_feature|
+---+--------------------+----------+
|  1|[2020-01-01 00:00...|         3|
|  1|[2019-12-31 00:00...|         3|
|  1|[2019-12-30 00:00...|         3|
|  1|[2020-01-02 00:00...|         2|
+---+--------------------+----------+
...