被问到窗口函数不知所措？一文教会你数据分析师常用的窗口函数！
在数据分析中，窗口函数是我们经常用到的函数，今天的文章我们总结了常用的各类窗口函数并给出实例。
一.创建数据集
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.appName('Windowfunction').enableHiveSupport().getOrCreate()
import pyspark.sql.functions
# 原始数据
test = spark.createDataFrame([('001','1',100,87,67,83,98), ('002','2',87,81,90,83,83), ('003','3',86,91,83,89,63),
('004','2',65,87,94,73,88), ('005','1',76,62,89,81,98), ('006','3',84,82,85,73,99),
('007','3',56,76,63,72,87), ('008','1',55,62,46,78,71), ('009','2',63,72,87,98,64)],
['number','class','language','math','english','physic','chemical'])
#查看原始数据
test.show()
#将原始数据存入中间表
test.createOrReplaceTempView('test_temp_table')
number|class|language|math|english|physic|chemical|
+------+-----+--------+----+-------+------+--------+
| 001| 1| 100| 87| 67| 83| 98|
| 002| 2| 87| 81| 90| 83| 83|
| 003| 3| 86| 91| 83| 89| 63|
| 004| 2| 65| 87| 94| 73| 88|
| 005| 1| 76| 62| 89| 81| 98|
| 006| 3| 84| 82| 85| 73| 99|
| 007| 3| 56| 76| 63| 72| 87|
| 008| 1| 55| 62| 46| 78| 71|
| 009| 2| 63| 72| 87| 98| 64|
+------+-----+--------+----+-------+------+--------+
#将数据转换为长数据
# 逆透视Unpivot
test_long =test.selectExpr("`number`","`class`",
"stack(5, 'language', `language`,'math', `math`, 'english', `english`, 'physic', `physic`,'chemical', `chemical`) as (`subject`,`grade`)").orderBy(["`class`", "`number`"])
test_long.show()
test_long.createOrReplaceTempView('test_long_temp_table')
+------+-----+--------+-----+
|number|class| subject|grade|
+------+-----+--------+-----+
| 001| 1| english| 67|
| 001| 1|language| 100|
| 001| 1| physic| 83|
| 001| 1| math| 87|
| 001| 1|chemical| 98|
| 005| 1|chemical| 98|
| 005| 1| english| 89|
| 005| 1| physic| 81|
| 005| 1| math| 62|
| 005| 1|language| 76|
| 008| 1| physic| 78|
| 008| 1| math| 62|
| 008| 1|chemical| 71|
| 008| 1|language| 55|
| 008| 1| english| 46|
| 002| 2|language| 87|
| 002| 2| math| 81|
| 002| 2| physic| 83|
| 002| 2|chemical| 83|
| 002| 2| english| 90|
+------+-----+--------+-----+
only showing top 20 rows
二.聚合函数
聚合函数也可用于窗口函数当中，用法和专用窗口函数相同。
聚合函数sum、avg、count、max、min都是针对自身记录以及自身记录以上的所有数据进行计算的。
聚合函数作为窗口函数，可以在每一行的数据里直观看到截止到本行数据，统计数据是多少，比如：按照时间的顺序，计算各时期的销售总额就需要用到这种累计的统计方法。同时也可以看出每一行数据对整体数据的影响。聚合函数的开窗和专用的窗口函数是一致的，其形式为：
‹窗口函数› over (partition by ‹用于分组的列名› order by ‹用于排序的列名›)
聚合函数的窗口函数中，加不加order by,order by的列名是否是用于分组的列名，这些情况都会影响到最终的结果，下面我们分别来讨论各种不同的情况。
2.1 窗口函数有无order by的区别
2.1.1 有order by且order by的字段不是用于分组的字段
这种情况下得到的结果是每个partition的累加的结果
test_sum=spark.sql("""
select *,sum(grade)over(partition by class,subject order by number) total_grade,
avg(grade)over(partition by subject,class order by number) avg_grade,
count(grade)over(partition by subject,class order by number) total_classmate,
max(grade)over(partition by subject,class order by number) max_grade,
min(grade)over(partition by subject,class order by number) min_grade
from test_long_temp_table
""")
test_sum.show()
number|class| subject|grade|total_grade| avg_grade|total_classmate|max_grade|min_grade|
+------+-----+--------+-----+-----------+-----------------+---------------+---------+---------+
| 001| 1| english| 67| 67| 67.0| 1| 67| 67|
| 005| 1| english| 89| 156| 78.0| 2| 89| 67|
| 008| 1| english| 46| 202|67.33333333333333| 3| 89| 46|
| 002| 2| english| 90| 90| 90.0| 1| 90| 90|
| 004| 2| english| 94| 184| 92.0| 2| 94| 90|
| 009| 2| english| 87| 271|90.33333333333333| 3| 94| 87|
| 003| 3|chemical| 63| 63| 63.0| 1| 63| 63|
| 006| 3|chemical| 99| 162| 81.0| 2| 99| 63|
| 007| 3|chemical| 87| 249| 83.0| 3| 99| 63|
| 003| 3| math| 91| 91| 91.0| 1| 91| 91|
| 006| 3| math| 82| 173| 86.5| 2| 91| 82|
| 007| 3| math| 76| 249| 83.0| 3| 91| 76|
| 001| 1| math| 87| 87| 87.0| 1| 87| 87|
| 005| 1| math| 62| 149| 74.5| 2| 87| 62|
| 008| 1| math| 62| 211|70.33333333333333| 3| 87| 62|
| 002| 2| math| 81| 81| 81.0| 1| 81| 81|
| 004| 2| math| 87| 168| 84.0| 2| 87| 81|
| 009| 2| math| 72| 240| 80.0| 3| 87| 72|
| 003| 3| physic| 89| 89| 89.0| 1| 89| 89|
| 006| 3| physic| 73| 162| 81.0| 2| 89| 73|
+------+-----+--------+-----+-----------+-----------------+---------------+---------+---------+
only showing top 20 rows2.1.2 有order by且order by的字段是用于分组的字段
该情况下得到的数据是每个partition的总和而不是累加
test_sum_1=spark.sql("""
select *,
sum(grade)over(partition by subject,class order by class) total_grade,
avg(grade)over(partition by subject,class order by class) avg_grade,
count(grade)over(partition by subject,class order by class) total_classmate,
max(grade)over(partition by subject,class order by class) max_grade,
min(grade)over(partition by subject,class order by class) min_grade
from test_long_temp_table
""")
test_sum_1.show()
number|class| subject|grade|total_grade| avg_grade|total_classmate|max_grade|min_grade|
+------+-----+--------+-----+-----------+-----------------+---------------+---------+---------+
| 003| 3| physic| 89| 234| 78.0| 3| 89| 72|
| 006| 3| physic| 73| 234| 78.0| 3| 89| 72|
| 007| 3| physic| 72| 234| 78.0| 3| 89| 72|
| 002| 2| physic| 83| 254|84.66666666666667| 3| 98| 73|
| 004| 2| physic| 73| 254|84.66666666666667| 3| 98| 73|
| 009| 2| physic| 98| 254|84.66666666666667| 3| 98| 73|
| 003| 3|chemical| 63| 249| 83.0| 3| 99| 63|
| 006| 3|chemical| 99| 249| 83.0| 3| 99| 63|
| 007| 3|chemical| 87| 249| 83.0| 3| 99| 63|
| 003| 3| math| 91| 249| 83.0| 3| 91| 76|
| 006| 3| math| 82| 249| 83.0| 3| 91| 76|
| 007| 3| math| 76| 249| 83.0| 3| 91| 76|
| 001| 1| english| 67| 202|67.33333333333333| 3| 89| 46|
| 005| 1| english| 89| 202|67.33333333333333| 3| 89| 46|
| 008| 1| english| 46| 202|67.33333333333333| 3| 89| 46|
| 002| 2| math| 81| 240| 80.0| 3| 87| 72|
| 004| 2| math| 87| 240| 80.0| 3| 87| 72|
| 009| 2| math| 72| 240| 80.0| 3| 87| 72|
| 002| 2|language| 87| 215|71.66666666666667| 3| 87| 63|
| 004| 2|language| 65| 215|71.66666666666667| 3| 87| 63|
+------+-----+--------+-----+-----------+-----------------+---------------+---------+---------+
only showing top 20 rows
2.1.3 有partition by无order by
该情况下，sum()over()得到的数据是每个partition的总和而不是累加，和第二种情况是一致的。
test_sum_2=spark.sql("""
select *,
sum(grade)over(partition by subject,class) total_grade,
avg(grade)over(partition by subject,class) avg_grade,
count(grade)over(partition by subject,class) total_classmate,
max(grade)over(partition by subject,class ) max_grade,
min(grade)over(partition by subject,class) min_grade
from test_long_temp_table
""")
test_sum_2.show()
number|class| subject|grade|total_grade| avg_grade|total_classmate|max_grade|min_grade|
+------+-----+--------+-----+-----------+-----------------+---------------+---------+---------+
| 003| 3| physic| 89| 234| 78.0| 3| 89| 72|
| 006| 3| physic| 73| 234| 78.0| 3| 89| 72|
| 007| 3| physic| 72| 234| 78.0| 3| 89| 72|
| 002| 2| physic| 83| 254|84.66666666666667| 3| 98| 73|
| 004| 2| physic| 73| 254|84.66666666666667| 3| 98| 73|
| 009| 2| physic| 98| 254|84.66666666666667| 3| 98| 73|
| 003| 3|chemical| 63| 249| 83.0| 3| 99| 63|
| 006| 3|chemical| 99| 249| 83.0| 3| 99| 63|
| 007| 3|chemical| 87| 249| 83.0| 3| 99| 63|
| 003| 3| math| 91| 249| 83.0| 3| 91| 76|
| 006| 3| math| 82| 249| 83.0| 3| 91| 76|
| 007| 3| math| 76| 249| 83.0| 3| 91| 76|
| 001| 1| english| 67| 202|67.33333333333333| 3| 89| 46|
| 005| 1| english| 89| 202|67.33333333333333| 3| 89| 46|
| 008| 1| english| 46| 202|67.33333333333333| 3| 89| 46|
| 002| 2| math| 81| 240| 80.0| 3| 87| 72|
| 004| 2| math| 87| 240| 80.0| 3| 87| 72|
| 009| 2| math| 72| 240| 80.0| 3| 87| 72|
| 002| 2|language| 87| 215|71.66666666666667| 3| 87| 63|
| 004| 2|language| 65| 215|71.66666666666667| 3| 87| 63|
+------+-----+--------+-----+-----------+-----------------+---------------+---------+---------+
only showing top 20 rows
2.2 窗口函数的平均移动
select *, avg(成绩) over (order by 学号 rows 2 preceding) as current_avg from 班级表;
rows和preceding这两个关键字，是“之前~行”的意思，上面的句子中，是之前2行。也就是得到的结果是自身记录及前2行的平均（相对应的preceding是following）
<figcaption> https://zhuanlan.zhihu.com/p/104402435 </figcaption> test_preceding=spark.sql("""
select *,
sum(grade)over(partition by subject order by number rows 2 preceding) total_preceding_grade
from test_long_temp_table
""")
test_preceding.show()
number|class| subject|grade|total_preceding_grade|
+------+-----+--------+-----+---------------------+
| 001| 1| physic| 83| 83|
| 002| 2| physic| 83| 166|
| 003| 3| physic| 89| 255|
| 004| 2| physic| 73| 245|
| 005| 1| physic| 81| 243|
| 006| 3| physic| 73| 227|
| 007| 3| physic| 72| 226|
| 008| 1| physic| 78| 223|
| 009| 2| physic| 98| 248|
| 001| 1|chemical| 98| 98|
| 002| 2|chemical| 83| 181|
| 003| 3|chemical| 63| 244|
| 004| 2|chemical| 88| 234|
| 005| 1|chemical| 98| 249|
| 006| 3|chemical| 99| 285|
| 007| 3|chemical| 87| 284|
| 008| 1|chemical| 71| 257|
| 009| 2|chemical| 64| 222|
| 001| 1|language| 100| 100|
| 002| 2|language| 87| 187|
+------+-----+--------+-----+---------------------+
only showing top 20 rows
二.专用窗口函数
专用窗口函数包括rank() over,dense_rank() over,row_number() over()
1.rank() over
查出指定条件后的进行排名。特点是，加入是对学生排名，使用这个函数，成绩相同的两名是并列，下一位同学空出所占的名次。
test_rank=spark.sql("""
select *,
rank()over(partition by subject order by grade desc) rank
from test_long_temp_table
""")
test_rank.show()
number|class| subject|grade|rank|
+------+-----+--------+-----+----+
| 009| 2| physic| 98| 1|
| 003| 3| physic| 89| 2|
| 001| 1| physic| 83| 3|
| 002| 2| physic| 83| 3|
| 005| 1| physic| 81| 5|
| 008| 1| physic| 78| 6|
| 004| 2| physic| 73| 7|
| 006| 3| physic| 73| 7|
| 007| 3| physic| 72| 9|
| 006| 3|chemical| 99| 1|
| 001| 1|chemical| 98| 2|
| 005| 1|chemical| 98| 2|
| 004| 2|chemical| 88| 4|
| 007| 3|chemical| 87| 5|
| 002| 2|chemical| 83| 6|
| 008| 1|chemical| 71| 7|
| 009| 2|chemical| 64| 8|
| 003| 3|chemical| 63| 9|
| 001| 1|language| 100| 1|
| 002| 2|language| 87| 2|
+------+-----+--------+-----+----+
only showing top 20 rows2.dense_rank() over
与rank() over的区别是，两名学生的成绩并列以后，下一位同学并不空出所占的名次。
test_dense_rank=spark.sql("""
select *,
dense_rank()over(partition by subject order by grade desc) rank
from test_long_temp_table
""")
test_dense_rank.show()
number|class| subject|grade|rank|
+------+-----+--------+-----+----+
| 009| 2| physic| 98| 1|
| 003| 3| physic| 89| 2|
| 001| 1| physic| 83| 3|
| 002| 2| physic| 83| 3|
| 005| 1| physic| 81| 4|
| 008| 1| physic| 78| 5|
| 004| 2| physic| 73| 6|
| 006| 3| physic| 73| 6|
| 007| 3| physic| 72| 7|
| 006| 3|chemical| 99| 1|
| 001| 1|chemical| 98| 2|
| 005| 1|chemical| 98| 2|
| 004| 2|chemical| 88| 3|
| 007| 3|chemical| 87| 4|
| 002| 2|chemical| 83| 5|
| 008| 1|chemical| 71| 6|
| 009| 2|chemical| 64| 7|
| 003| 3|chemical| 63| 8|
| 001| 1|language| 100| 1|
| 002| 2|language| 87| 2|
+------+-----+--------+-----+----+
only showing top 20 rows3.row_number() over
这个函数不需要考虑是否并列，哪怕根据条件查询出来的数值相同也会进行连续排名!
test_row_number=spark.sql("""
select *,
row_number()over(partition by subject order by grade desc) rank
from test_long_temp_table
""")
test_row_number.show()
number|class| subject|grade|rank|
+------+-----+--------+-----+----+
| 009| 2| physic| 98| 1|
| 003| 3| physic| 89| 2|
| 001| 1| physic| 83| 3|
| 002| 2| physic| 83| 4|
| 005| 1| physic| 81| 5|
| 008| 1| physic| 78| 6|
| 006| 3| physic| 73| 7|
| 004| 2| physic| 73| 8|
| 007| 3| physic| 72| 9|
| 006| 3|chemical| 99| 1|
| 005| 1|chemical| 98| 2|
| 001| 1|chemical| 98| 3|
| 004| 2|chemical| 88| 4|
| 007| 3|chemical| 87| 5|
| 002| 2|chemical| 83| 6|
| 008| 1|chemical| 71| 7|
| 009| 2|chemical| 64| 8|
| 003| 3|chemical| 63| 9|
| 001| 1|language| 100| 1|
| 002| 2|language| 87| 2|
+------+-----+--------+-----+----+
only showing top 20 rows三.Lead和Lag函数
lag和lead函数可以在同一次查询中取出同一字段的前N行数据（lag）和后N行数据（lead）。
lead和lag函数应用场景较为广泛，在计算前一天、前一个月以及后一天、后一个月等时间差时，我们通常会使用自连接来求差值，但是自连接有时候会出现重
复需要额外处理，而通过lag和lead函数正好能够实现这一功能。
3.1 Lead-后一行
语法：LEAD ( scalar_expression [ ,offset ] , [ default ] ) OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )
scalar_expression，要返回的值基于指定的偏移量。这是一个返回单个（标量）值的任何类型的表达式。scalar_expression 不能为分析函数。简单地
来说就是，要取的列。
offset默认值为1， offset 可以是列、子查询或其他求值为正整数的表达式，或者可隐式转换为bigint。offset 不能是负数值或分析函数。简单地来说就
是，取偏移后的第几行数据
default默认值为NULL， offset 可以是列、子查询或其他求值为正整数的表达式，或者可隐式转换为bigint。offset不能是负数值或分析函数。简单地来
说就是，没有符合条件的默认值
3.2 Lag-前一行
语法：Lag ( scalar_expression [ ,offset ] , [ default ] ) OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )
test_lead_lag=spark.sql("""
select *,
lead(grade)over(partition by number order by grade desc) lead_grade,
lag(grade)over(partition by number order by grade desc) lag_grade
from test_long_temp_table
""")
test_lead_lag.show()
number|class| subject|grade|lead_grade|lag_grade|
+------+-----+--------+-----+----------+---------+
| 009| 2| physic| 98| 87| null|
| 009| 2| english| 87| 72| 98|
| 009| 2| math| 72| 64| 87|
| 009| 2|chemical| 64| 63| 72|
| 009| 2|language| 63| null| 64|
| 006| 3|chemical| 99| 85| null|
| 006| 3| english| 85| 84| 99|
| 006| 3|language| 84| 82| 85|
| 006| 3| math| 82| 73| 84|
| 006| 3| physic| 73| null| 82|
| 003| 3| math| 91| 89| null|
| 003| 3| physic| 89| 86| 91|
| 003| 3|language| 86| 83| 89|
| 003| 3| english| 83| 63| 86|
| 003| 3|chemical| 63| null| 83|
| 005| 1|chemical| 98| 89| null|
| 005| 1| english| 89| 81| 98|
| 005| 1| physic| 81| 76| 89|
| 005| 1|language| 76| 62| 81|
| 005| 1| math| 62| null| 76|
+------+-----+--------+-----+----------+---------+
only showing top 20 rows
参考链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/104402435
https://zhuanlan.zhihu.com/p/137111389
https://blog.csdn.net/sinat_28984567/article/details/80262604
https://zhidao.baidu.com/question/1667694010390213187.html
https://www.cnblogs.com/scwbky/p/9558203.html
点击 "阅读原文" 查看更多
DataScienceArt
关注我们 获取更多资讯
B站号:DataScienceArt
知乎号:DataScienceArt
分享 点赞 再看三连
得物app公司福利 402人发布