python - 通过过滤对 Pyspark Dataframe 进行分组

Question

我有如下数据框

cust_id   req    req_met
-------   ---    -------
 1         r1      1
 1         r2      0
 1         r2      1
 2         r1      1
 3         r1      1
 3         r2      1
 4         r1      0
 5         r1      1
 5         r2      0
 5         r1      1

我必须看看客户，看看他们有多少要求，看看他们是否至少满足过一次。同一客户和要求可以有多个记录，一个满足和不满足。在上述情况下，我的输出应该是

cust_id
-------
  1
  2
  3

我做的是

# say initial dataframe is df
df1 = df\
    .groupby('cust_id')\
    .countdistinct('req')\
    .alias('num_of_req')\
    .sum('req_met')\
    .alias('sum_req_met')

df2 = df1.filter(df1.num_of_req == df1.sum_req_met)

但在少数情况下它得不到正确的结果

如何做到这一点？

Answer 1

首先，我只准备上面给出的玩具数据集，

from pyspark.sql.functions import col
import pyspark.sql.functions as fn

df = spark.createDataFrame([[1, 'r1', 1],
 [1, 'r2', 0],
 [1, 'r2', 1],
 [2, 'r1', 1],
 [3, 'r1', 1],
 [3, 'r2', 1],
 [4, 'r1', 0],
 [5, 'r1', 1],
 [5, 'r2', 0],
 [5, 'r1', 1]], schema=['cust_id', 'req', 'req_met'])
df = df.withColumn('req_met', col("req_met").cast(IntegerType()))
df = df.withColumn('cust_id', col("cust_id").cast(IntegerType()))

我按 cust_id 和 req 分组做同样的事情，然后计算 req_met。之后，我创建了一个函数来将这些要求降低到 0、1

def floor_req(r):
    if r >= 1:
        return 1
    else:
        return 0
udf_floor_req = udf(floor_req, IntegerType())
gr = df.groupby(['cust_id', 'req'])
df_grouped = gr.agg(fn.sum(col('req_met')).alias('sum_req_met'))
df_grouped_floor = df_grouped.withColumn('sum_req_met', udf_floor_req('sum_req_met'))

现在，我们可以通过计算不同的要求数量和满足的要求总数来检查每个客户是否满足所有要求。

df_req = df_grouped_floor.groupby('cust_id').agg(fn.sum('sum_req_met').alias('sum_req'), 
                                                 fn.count('req').alias('n_req'))

最后，您只需检查两列是否相等:

df_req.filter(df_req['sum_req'] == df_req['n_req'])[['cust_id']].orderBy('cust_id').show()