插值数据框列，然后根据Pyspark或Pandas中的另一列进行排序

Question

给定以下数据框，我们需要从示例中插值my_column值，并将它们用作单独的列，然后按降序以降序属于每个some_id列的int_column值进行排序。示例：

+--------------------+-----------+------------------+
|          some_id   | my_column |      int_column  |
+--------------------+-----------+------------------+
|xx1                 |id_1       |           3      |
|xx1                 |id_2       |           4      |
|xx1                 |id_3       |           5      |
|xx2                 |id_1       |           6      |
|xx2                 |id_2       |           1      |
|xx2                 |id_3       |           3      |
|xx3                 |id_1       |           4      |
|xx3                 |id_2       |           8      |
|xx3                 |id_3       |           9      |
|xx4                 |id_1       |           1      |
+--------------------+-----------+------------------+

预期输出：

+--------------------+-----------+------------------+
|          id_1      | id_2      |      id_3        |
+--------------------+-----------+------------------+
| [xx4, 1]           |[xx2, 1]   |[xx2, 3]          |
| [xx1, 3]           |[xx1, 4]   |[xx1, 5]          |
| [xx3, 4]           |[xx3, 8]   |[xx3, 9]          |
| [xx2, 6]           |null       |null              |
+--------------------+-----------+------------------+

您可以看到，对于id_1，int_column中的最低数字在数据框架的末尾是1，并且它属于some_id列中的xx4，下一个值为3、4和6，每个值属于XX1，属于XX1，4和6xx3和xx2分别。

关于如何解决这个问题的任何指针？可以使用pyspark或pandas。

代码重现输入数据框：

import pandas as pd
data = {'some_id': ['xx1', 'xx1', 'xx1', 'xx2', 'xx2', 'xx2', 'xx3', 'xx3', 'xx3', 'xx4'], 
        'my_column' : ['id_1', 'id_2', 'id_3', 'id_1', 'id_2', 'id_3', 'id_1', 'id_2', 'id_3', 'id_1'],
       'int_column' : [3, 4, 5, 6 , 1, 3, 4, 8, 9, 1]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

Answer 1

我们需要一个辅助键，通过使用cumcount创建，然后我们使用groupby apply(此部分就像pivot一样，您可以使用pivot_table或crosstab(

df=df.assign(key=df.groupby('my_column').cumcount())
df.groupby(['key','my_column']).apply(lambda x : list(zip(x['some_id'],x['int_column']))[0]).unstack()
Out[378]: 
my_column      id_1      id_2      id_3
key                                    
0          (xx1, 3)  (xx1, 4)  (xx1, 5)
1          (xx2, 6)  (xx2, 1)  (xx2, 3)
2          (xx3, 4)  (xx3, 8)  (xx3, 9)
3          (xx4, 1)      None      None

如果使用pivot sort_values

df=df.sort_values('int_column').assign(key=df.groupby('my_column').cumcount())
df['Value']=list(zip(df['some_id'],df['int_column']))
s=df.pivot(index='key',columns='my_column',values='Value')
s
Out[397]: 
my_column      id_1      id_2      id_3
key                                    
0          (xx4, 1)  (xx2, 1)  (xx2, 3)
1          (xx1, 3)  (xx1, 4)  (xx1, 5)
2          (xx3, 4)  (xx3, 8)  (xx3, 9)
3          (xx2, 6)      None      None

Answer 2

这是pyspark中的解决方案。

首先将Window定义为my_column分区，然后按int_column订购。我们将在此分区上使用pyspark.sql.functions.row_number()定义订单。

from pyspark.sql import Window
import pyspark.sql.functions as f
w = Window.partitionBy("my_column").orderBy("int_column")
df.withColumn("order", f.row_number().over(w)).sort("order").show()
#+-------+---------+----------+-----+
#|some_id|my_column|int_column|order|
#+-------+---------+----------+-----+
#|    xx4|     id_1|         1|    1|
#|    xx2|     id_2|         1|    1|
#|    xx2|     id_3|         3|    1|
#|    xx1|     id_2|         4|    2|
#|    xx1|     id_1|         3|    2|
#|    xx1|     id_3|         5|    2|
#|    xx3|     id_2|         8|    3|
#|    xx3|     id_3|         9|    3|
#|    xx3|     id_1|         4|    3|
#|    xx2|     id_1|         6|    4|
#+-------+---------+----------+-----+

请注意，如您所解释的那样，(xx4, 1)在order进行排序之后处于第一行。

。

现在，您可以按order进行分组，而pivot my_column上的数据框架。这需要一个聚合功能，因此我将使用pyspark.sql.functions.first()，因为我假设每个order只有一对(some_id, int_column)。然后只需按order排序并删除该列即可获取所需的输出：

df.withColumn("order", f.row_number().over(w))
    .groupBy("order")
    .pivot("my_column")
    .agg(f.first(f.array([f.col("some_id"), f.col("int_column")])))
    .sort("order")
    .drop("order")
    .show(truncate=False)
#+--------+--------+--------+
#|id_1    |id_2    |id_3    |
#+--------+--------+--------+
#|[xx4, 1]|[xx2, 1]|[xx2, 3]|
#|[xx1, 3]|[xx1, 4]|[xx1, 5]|
#|[xx3, 4]|[xx3, 8]|[xx3, 9]|
#|[xx2, 6]|null    |null    |
#+--------+--------+--------+