使用 Apache beam `GroupByKey` 并构建一个新列 - Python

Question

从这个问题：，我知道如何使用pandas对多列进行分组并构造一个新的唯一ID，但是如果我想在[=中使用Apache beam 31=] 来实现该问题中描述的相同内容，我如何实现它，然后将新数据写入换行符分隔的 JSON 格式文件（每行是一个 unique_id 数组属于那个 unique_id)?

的对象

假设数据集存储在 csv 文件中。

我是 Apache Beam 的新手，这是我现在拥有的：

import pandas
import apache_beam as beam
from apache_beam.dataframe.io import read_csv

with beam.Pipeline() as p:
    df = p | read_csv("example.csv", names=cols)
    agg_df = df.insert(0, 'unique_id',
          df.groupby(['postcode', 'house_number'], sort=False).ngroup())
    agg_df.to_csv('test_output')

这给了我一个错误：

NotImplementedError: 'ngroup' is not yet supported (BEAM-9547)

这真的很烦人，我对 Apache Beam 不是很熟悉，有人可以帮忙吗...

（参考：https://beam.apache.org/documentation/dsls/dataframes/overview/）

Answer 1

将连续的整数分配给一个集合不是很适合并行计算的事情。它也不是很稳定。有没有其他标识符的原因（例如元组 (postcode, house_number) 或其散列不合适？

使用 Apache beam `GroupByKey` 并构建一个新列 - Python

Use Apache beam `GroupByKey` and construct a new column - Python

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