Python 在pyspark中创建计数器

如何在Pyspark中实现以下R代码

l = data.frame(d=c(1,2,4,7,8,15,17,19,20,25,26,29))
l$d2[1]= 0
l$d3[1]=c=1
for(i in 2:nrow(l))
{ l$d2[i]=l$d[i]-l$d[i-1]
  c= ifelse(l$d2[i]<=3,c,c+1)
  l$d3[i]=c
 }
l

l=数据帧（d=c（1,2,4,7,8,15,17,19,20,25,26,29））
l$d2[1]=0
l$d3[1]=c=1
适用于（第2部分中的i:nrow（l））
{l$d2[i]=l$d[i]-l$d[i-1]
c=ifelse（l$d2[i]让我们假设以下是输入数据

输入：

df = spark.createDataFrame([[1,'A',1],[2,'A',2],[3,'A',2],[4,'A',3],[5,'A',2],\
                            [6,'A',5],[7,'B',1],[8,'B',2],[9,'B',5],[10,'B',1]],\
                            ['sl_no','partition','value'])
df.show(10)



sl_no-序列号[基本上是定义数据帧顺序的任何列]
分区-如果计数器需要基于现有列进行分区，则分区列
值-计数器递增所依据的值

输出：

以下代码将为您提供所需的输出

from pyspark.sql import Window
from pyspark.sql.functions import col, when, sum, lit

threshold= 3

df = df.withColumn("greater",when(col("value")>=lit(threshold),1).otherwise(0))\
       .withColumn("counter",sum("greater").over(Window.partitionBy().orderBy("sl_no")))\
       .withColumn("partitioned_counter",sum("greater").over(Window.partitionBy(["partition"]).orderBy("sl_no")))\
       .orderBy("sl_no")

df.show(10)



sl_no-序列号[基本上是定义数据帧顺序的任何列]
分区-如果计数器需要基于现有列进行分区，则分区列
值-计数器递增所依据的值
更大-检查该值是否大于阈值[在本例中为3]
计数器-当值超过阈值时递增的计数器
分区的\u计数器-由分区列分区的计数器

如果只需要根据列的顺序和阈值创建一个总体计数器，则可以使用上面用于创建计数器列的代码

如果用例是为一个分区列/一组分区列单独实现计数器，那么您可以使用用于创建分区_计数器列
计数器的代码。创建计数器很容易，您可以使用，但要获得重写代码的帮助，您应该首先显示您的实验谢谢您的帮助。我想使用它通过一列进行运算，如果值大于或等于3，则增加一个计数器。例如：假设我列中的元素是1,2,2,2,1,5,2,1，标志应该是：1,1,1,2,2,2,3,3-我有类似的问题，你最后是如何解决的？谢谢！@zhifff:我已经添加了解决方案