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各グループの最初の行を選択する方法

次のようにしてDataFrameを生成しました。

df.groupBy($"Hour", $"Category")
  .agg(sum($"value") as "TotalValue")
  .sort($"Hour".asc, $"TotalValue".desc))

結果は次のようになります。

+----+--------+----------+
|Hour|Category|TotalValue|
+----+--------+----------+
|   0|   cat26|      30.9|
|   0|   cat13|      22.1|
|   0|   cat95|      19.6|
|   0|  cat105|       1.3|
|   1|   cat67|      28.5|
|   1|    cat4|      26.8|
|   1|   cat13|      12.6|
|   1|   cat23|       5.3|
|   2|   cat56|      39.6|
|   2|   cat40|      29.7|
|   2|  cat187|      27.9|
|   2|   cat68|       9.8|
|   3|    cat8|      35.6|
| ...|    ....|      ....|
+----+--------+----------+

ご覧のとおり、DataFrameはHourの昇順で並べられ、次にTotalValueの降順で並べられています。

各グループの一番上の行を選択します。

  • 時間のグループから== 0選択（0、cat26,30.9）
  • 時のグループから== 1選択（1、cat67,28.5）
  • 時のグループから== 2選択（2、cat56,39.6）
  • 等々

したがって、望ましい出力は次のようになります。

+----+--------+----------+
|Hour|Category|TotalValue|
+----+--------+----------+
|   0|   cat26|      30.9|
|   1|   cat67|      28.5|
|   2|   cat56|      39.6|
|   3|    cat8|      35.6|
| ...|     ...|       ...|
+----+--------+----------+

各グループの上位N行も選択できると便利です。

任意の助けは大歓迎です。

sqlscalaapache-sparkdataframeapache-spark-sql
110
Rami

ウィンドウ関数：

このような何かがトリックをするべきです：

import org.Apache.spark.sql.functions.{row_number, max, broadcast}
import org.Apache.spark.sql.expressions.Window

val df = sc.parallelize(Seq(
  (0,"cat26",30.9), (0,"cat13",22.1), (0,"cat95",19.6), (0,"cat105",1.3),
  (1,"cat67",28.5), (1,"cat4",26.8), (1,"cat13",12.6), (1,"cat23",5.3),
  (2,"cat56",39.6), (2,"cat40",29.7), (2,"cat187",27.9), (2,"cat68",9.8),
  (3,"cat8",35.6))).toDF("Hour", "Category", "TotalValue")

val w = Window.partitionBy($"hour").orderBy($"TotalValue".desc)

val dfTop = df.withColumn("rn", row_number.over(w)).where($"rn" === 1).drop("rn")

dfTop.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// |   0|   cat26|      30.9|
// |   1|   cat67|      28.5|
// |   2|   cat56|      39.6|
// |   3|    cat8|      35.6|
// +----+--------+----------+

この方法は、データが大きく歪んでいる場合は非効率的です。

プレーンなSQL集計とそれに続くjoin：

あるいは、集約データフレームを使って結合することもできます。

val dfMax = df.groupBy($"hour".as("max_hour")).agg(max($"TotalValue").as("max_value"))

val dfTopByJoin = df.join(broadcast(dfMax),
    ($"hour" === $"max_hour") && ($"TotalValue" === $"max_value"))
  .drop("max_hour")
  .drop("max_value")

dfTopByJoin.show

// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// |   0|   cat26|      30.9|
// |   1|   cat67|      28.5|
// |   2|   cat56|      39.6|
// |   3|    cat8|      35.6|
// +----+--------+----------+

重複する値が保持されます（同じ合計値で1時間に複数のカテゴリがある場合）。次のようにしてこれらを削除することができます。

dfTopByJoin
  .groupBy($"hour")
  .agg(
    first("category").alias("category"),
    first("TotalValue").alias("TotalValue"))

structsに対する順序付けを使用します。

うまくテストされていませんが、結合やウィンドウ関数を必要としないトリックです。

val dfTop = df.select($"Hour", struct($"TotalValue", $"Category").alias("vs"))
  .groupBy($"hour")
  .agg(max("vs").alias("vs"))
  .select($"Hour", $"vs.Category", $"vs.TotalValue")

dfTop.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// |   0|   cat26|      30.9|
// |   1|   cat67|      28.5|
// |   2|   cat56|      39.6|
// |   3|    cat8|      35.6|
// +----+--------+----------+

DataSet APIの場合（Spark 1.6以降、2.0以降）：

スパーク1.6：

case class Record(Hour: Integer, Category: String, TotalValue: Double)

df.as[Record]
  .groupBy($"hour")
  .reduce((x, y) => if (x.TotalValue > y.TotalValue) x else y)
  .show

// +---+--------------+
// | _1|            _2|
// +---+--------------+
// |[0]|[0,cat26,30.9]|
// |[1]|[1,cat67,28.5]|
// |[2]|[2,cat56,39.6]|
// |[3]| [3,cat8,35.6]|
// +---+--------------+

Spark 2.0以降：

df.as[Record]
  .groupByKey(_.Hour)
  .reduceGroups((x, y) => if (x.TotalValue > y.TotalValue) x else y)

最後の2つの方法は、マップサイドコンバインを活用でき、フルシャッフルを必要としないため、ほとんどの場合、ウィンドウ関数や結合と比較してより優れたパフォーマンスを示すはずです。これらはcompleted出力モードの構造化ストリーミングでも使用できます。

使わないでください：

df.orderBy(...).groupBy(...).agg(first(...), ...)

動作するように見えるかもしれませんが（特にlocalモードで）、信頼できません（ SPARK-16207 ）。 Tzach Zohar関連するJIRA関連の問題をリンクする のクレジット。

同じことが当てはまります。

df.orderBy(...).dropDuplicates(...)

これは内部的に同等の実行計画を使用します。

186
zero323

複数の列でグループ化したSpark 2.0.2の場合：

import org.Apache.spark.sql.functions.row_number
import org.Apache.spark.sql.expressions.Window

val w = Window.partitionBy($"col1", $"col2", $"col3").orderBy($"timestamp".desc)

val refined_df = df.withColumn("rn", row_number.over(w)).where($"rn" === 1).drop("rn")
13
Antonín Hoskovec

これは、 zero32 's answer とまったく同じですが、SQLクエリの方法です。

データフレームが以下のように作成および登録されたと仮定します。

df.createOrReplaceTempView("table")
//+----+--------+----------+
//|Hour|Category|TotalValue|
//+----+--------+----------+
//|0   |cat26   |30.9      |
//|0   |cat13   |22.1      |
//|0   |cat95   |19.6      |
//|0   |cat105  |1.3       |
//|1   |cat67   |28.5      |
//|1   |cat4    |26.8      |
//|1   |cat13   |12.6      |
//|1   |cat23   |5.3       |
//|2   |cat56   |39.6      |
//|2   |cat40   |29.7      |
//|2   |cat187  |27.9      |
//|2   |cat68   |9.8       |
//|3   |cat8    |35.6      |
//+----+--------+----------+

ウィンドウ関数：

sqlContext.sql("select Hour, Category, TotalValue from (select *, row_number() OVER (PARTITION BY Hour ORDER BY TotalValue DESC) as rn  FROM table) tmp where rn = 1").show(false)
//+----+--------+----------+
//|Hour|Category|TotalValue|
//+----+--------+----------+
//|1   |cat67   |28.5      |
//|3   |cat8    |35.6      |
//|2   |cat56   |39.6      |
//|0   |cat26   |30.9      |
//+----+--------+----------+

単純なSQL集計とそれに続く結合：

sqlContext.sql("select Hour, first(Category) as Category, first(TotalValue) as TotalValue from " +
  "(select Hour, Category, TotalValue from table tmp1 " +
  "join " +
  "(select Hour as max_hour, max(TotalValue) as max_value from table group by Hour) tmp2 " +
  "on " +
  "tmp1.Hour = tmp2.max_hour and tmp1.TotalValue = tmp2.max_value) tmp3 " +
  "group by tmp3.Hour")
  .show(false)
//+----+--------+----------+
//|Hour|Category|TotalValue|
//+----+--------+----------+
//|1   |cat67   |28.5      |
//|3   |cat8    |35.6      |
//|2   |cat56   |39.6      |
//|0   |cat26   |30.9      |
//+----+--------+----------+

構造体の順序付けを使う：

sqlContext.sql("select Hour, vs.Category, vs.TotalValue from (select Hour, max(struct(TotalValue, Category)) as vs from table group by Hour)").show(false)
//+----+--------+----------+
//|Hour|Category|TotalValue|
//+----+--------+----------+
//|1   |cat67   |28.5      |
//|3   |cat8    |35.6      |
//|2   |cat56   |39.6      |
//|0   |cat26   |30.9      |
//+----+--------+----------+

データセットの方法およびしないは、元の答えと同じです。

8
Ramesh Maharjan

以下の解決策は、groupByを1回だけ実行し、maxValueを含むデータフレームの行をワンショットで抽出します。それ以上の結合、つまりWindowsは必要ありません。

import org.Apache.spark.sql.Row
import org.Apache.spark.sql.catalyst.encoders.RowEncoder
import org.Apache.spark.sql.DataFrame

//df is the dataframe with Day, Category, TotalValue

implicit val dfEnc = RowEncoder(df.schema)

val res: DataFrame = df.groupByKey{(r) => r.getInt(0)}.mapGroups[Row]{(day: Int, rows: Iterator[Row]) => i.maxBy{(r) => r.getDouble(2)}}
2
elghoto

データフレームを複数の列でグループ化する必要がある場合は、これが役立ちます。

val keys = List("Hour", "Category");
 val selectFirstValueOfNoneGroupedColumns = 
 df.columns
   .filterNot(keys.toSet)
   .map(_ -> "first").toMap
 val grouped = 
 df.groupBy(keys.head, keys.tail: _*)
   .agg(selectFirstValueOfNoneGroupedColumns)

これが同様の問題を抱えている人に役立つことを願っています

1
NehaM

パターンはキーでグループ化されます=>各グループに何かをします。 reduce =>データフレームに戻る

この場合、データフレームの抽象化は少し面倒だと思いましたので、RDD機能を使用しました。

 val rdd: RDD[Row] = originalDf
  .rdd
  .groupBy(row => row.getAs[String]("grouping_row"))
  .map(iterableTuple => {
    iterableTuple._2.reduce(reduceFunction)
  })

val productDf = sqlContext.createDataFrame(rdd, originalDf.schema)
1
Rubber Duck

データフレームapiを使ってこれを行う良い方法は、argmaxロジックを次のように使用することです。

  val df = Seq(
    (0,"cat26",30.9), (0,"cat13",22.1), (0,"cat95",19.6), (0,"cat105",1.3),
    (1,"cat67",28.5), (1,"cat4",26.8), (1,"cat13",12.6), (1,"cat23",5.3),
    (2,"cat56",39.6), (2,"cat40",29.7), (2,"cat187",27.9), (2,"cat68",9.8),
    (3,"cat8",35.6)).toDF("Hour", "Category", "TotalValue")

  df.groupBy($"Hour")
    .agg(max(struct($"TotalValue", $"Category")).as("argmax"))
    .select($"Hour", $"argmax.*").show

 +----+----------+--------+
 |Hour|TotalValue|Category|
 +----+----------+--------+
 |   1|      28.5|   cat67|
 |   3|      35.6|    cat8|
 |   2|      39.6|   cat56|
 |   0|      30.9|   cat26|
 +----+----------+--------+
1
randal25

ここであなたはこのようにすることができます - 

   val data = df.groupBy("Hour").agg(first("Hour").as("_1"),first("Category").as("Category"),first("TotalValue").as("TotalValue")).drop("Hour")

data.withColumnRenamed("_1","Hour").show
0
Shubham Agrawal