分区列上的 Pyspark 自动编号

Question

我的数据框中有一列是敏感的。我需要用数字替换敏感值，但必须这样做，以便相关列的不同计数保持准确。我正在考虑在 window 分区上使用 sql 函数。但是找不到方法。

下面是一个示例数据框。

    df = (sc.parallelize([
    {"sensitive_id":"1234"},
    {"sensitive_id":"1234"}, 
    {"sensitive_id":"1234"},
    {"sensitive_id":"2345"},
    {"sensitive_id":"2345"},
    {"sensitive_id":"6789"},
    {"sensitive_id":"6789"},
    {"sensitive_id":"6789"},
    {"sensitive_id":"6789"}
 ]).toDF()
.cache()
      )

我想创建一个如下所示的数据框。

有什么办法可以做到这一点。

Answer 1

您正在寻找 dense_rank 函数：

df.withColumn(
  "non_sensitive_id",
  F.dense_rank().over(Window.partitionBy().orderBy("sensitive_id"))
).show()

+------------+----------------+
|sensitive_id|non_sensitive_id|
+------------+----------------+
|        1234|               1|
|        1234|               1|
|        1234|               1|
|        2345|               2|
|        2345|               2|
|        6789|               3|
|        6789|               3|
|        6789|               3|
|        6789|               3|
+------------+----------------+

Answer 2

这是另一种方法，可能效率不高，因为 join() 会涉及随机播放 -

正在创建 DataFrame -

from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import col, row_number
df = sqlContext.createDataFrame([(1234,),(1234,),(1234,),(2345,),(2345,),(6789,),(6789,),(6789,),(6789,)],['sensitive_id'])

创建不同元素的数据帧并标记它们1,2,3...，最后加入两个数据帧。

df_distinct = df.select('sensitive_id').distinct().withColumn('non_sensitive_id', row_number().over(Window.orderBy('sensitive_id')))
df = df.join(df_distinct, ['sensitive_id'],how='left').orderBy('sensitive_id')
df.show()
+------------+----------------+
|sensitive_id|non_sensitive_id|
+------------+----------------+
|        1234|               1|
|        1234|               1|
|        1234|               1|
|        2345|               2|
|        2345|               2|
|        6789|               3|
|        6789|               3|
|        6789|               3|
|        6789|               3|
+------------+----------------+

分区列上的 Pyspark 自动编号

Pyspark Autonumber over a partitioning column

pyspark

autonumber