pySpark中分组数据的模式

如何解决pySpark中分组数据的模式

首先，计算每个（x，y）组合的出现次数。

counts = df.groupBy(['x', 'y']).count().alias('counts')
counts.show()
## +---+---+-----+
## |  x|  y|count|
## +---+---+-----+
## |  0|  1|    2|
## |  0|  3|    2|
## |  0|  4|    2|
## |  1|  1|    3|
## |  1|  3|    1|
## +---+---+-----+

解决方案1：按“ x”分组，通过取每组中计数的最大值进行汇总。最后，删除“计数”列。

result = (counts
          .groupBy('x')
          .agg(F.max(F.struct(F.col('count'),
                              F.col('y'))).alias('max'))
          .select(F.col('x'), F.col('max.y'))
         )
result.show()
## +---+---+
## |  x|  y|
## +---+---+
## |  0|  4|
## |  1|  1|
## +---+---+

解决方案2：使用窗口，按“ x”进行分区，并按“ count”列进行排序。现在，在每个分区中选择第一行。

win = Window().partitionBy('x').orderBy(F.col('count').desc())
result = (counts
          .withColumn('row_num', F.rowNumber().over(win))
          .where(F.col('row_num') == 1)
          .select('x', 'y')
         )
result.show()
## +---+---+
## |  x|  y|
## +---+---+
## |  0|  1|
## |  1|  1|
## +---+---+

由于行的排序方式，两个结果有不同的结果。如果没有联系，则两种方法得出的结果相同。

解决方法

我有一个带有多个列的spark DataFrame。我想根据一列对行进行分组，然后为每个组找到第二列的模式。使用pandas
DataFrame，我将执行以下操作：

rand_values = np.random.randint(max_value,size=num_values).reshape((num_values/2,2))
rand_values = pd.DataFrame(rand_values,columns=['x','y'])
rand_values['x'] = rand_values['x'] > max_value/2
rand_values['x'] = rand_values['x'].astype('int32')

print(rand_values)
##    x  y
## 0  0  0
## 1  0  4
## 2  0  1
## 3  1  1
## 4  1  2

def mode(series):
    return scipy.stats.mode(series['y'])[0][0]

rand_values.groupby('x').apply(mode)
## x
## 0    4
## 1    1
## dtype: int64

在pyspark中，我能够找到单列的模式

df = sql_context.createDataFrame(rand_values)

def mode_spark(df,column):
    # Group by column and count the number of occurrences
    # of each x value
    counts = df.groupBy(column).count()

    # - Find the maximum value in the 'counts' column
    # - Join with the counts dataframe to select the row
    #   with the maximum count
    # - Select the first element of this dataframe and
    #   take the value in column
    mode = counts.join(
        counts.agg(F.max('count').alias('count')),on='count'
    ).limit(1).select(column)

    return mode.first()[column]

mode_spark(df,'x')
## 1
mode_spark(df,'y')
## 1

我不知道如何将该功能应用于分组数据。如果不可能直接将此逻辑应用于DataFrame，是否可以通过其他方法达到相同的效果？

先感谢您！