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我在 df
中有一些每日数据,最早可以追溯到 2020 年 1 月 1 日。它看起来与下面类似,但有很多 id1
s 在每一天。
| yyyy_mm_dd | id1 | id2 | cost |
|------------|-----|------|-------|
| 2020-01-01 | 23 | 7253 | 5003 |
| 2020-01-01 | 23 | 7743 | 30340 |
| 2020-01-02 | 23 | 7253 | 450 |
| 2020-01-02 | 23 | 7743 | 4500 |
| ... | ... | ... | ... |
| 2021-01-01 | 23 | 7253 | 5675 |
| 2021-01-01 | 23 | 134 | 1030 |
| 2021-01-01 | 23 | 3445 | 564 |
| 2021-01-01 | 23 | 4534 | 345 |
| ... | ... | ... | ... |
我已经对总成本进行了分组和计算,如下所示:
grouped_quarterly = (
df
.withColumn('year_quarter', (F.year(F.col('yyyy_mm_dd')) * 100 + F.quarter(F.col('yyyy_mm_dd'))
.groupby('id1', 'year_quarter')
.agg(
F.sum('cost').alias('cost')
)
)
然后我能够成功地进行季度比较,如下所示:
w = Window.partitionBy(F.col('id1'), F.expr('substring(string(year_quarter), -2)')).orderBy('year_quarter')
growth = (
grouped_quarterly
.withColumn('prev_value', F.lag(F.col('cost')).over(w))
.withColumn('diff', F.when(F.isnull(F.col('cost') - F.col('prev_value')), 0).otherwise(F.col('cost') - F.col('prev_value')))
).where(F.col('year_quarter') >= 202101)
我想将其修改为季度至今而不是季度。例如,上面将比较 2020 年 4 月 1 日 - 2020 年 6 月 30 日与 2020 年 4 月 1 日 - 2021 年 4 月 15 日(或 df 中的任何最大日期)。
grouped_quarterly.where(F.col('id1') == 222).sort('year_quarter').show(10,False)
| id1 | year_quarter | cost |
|-----|--------------|-------|
| 222 | 202001 | 49428 |
| 222 | 202002 | 43292 |
| 222 | 202003 | 73928 |
| 222 | 202004 | 12028 |
| 222 | 202101 | 19382 |
| 222 | 202102 | 4282 |
growth.where(F.col('id1') == 222).sort('year_quarter').show(10,False)
| id1 | year_quarter | cost | prev_value | diff | growth |
|-----|--------------|-------|------------|--------|--------|
| 222 | 202101 | 52494 | 49428 | 3066 | 6.20 |
| 222 | 202102 | 4282 | 43292 | -39010 | -90.10 |
窗口中的增长计算正在正确完成。但是,由于 202102 正在进行中,因此将它与完整的 202002 进行比较。 202101 的比较非常有效,因为这两个 year_quarters 都已完成。
最佳答案
如果您想按季度比较YoY 但季度不完整,则通过dayofmonth(col("input")).alias("dayofmonth")
进行聚合。如果当前季度被比较等于当前年份的当前月份可能与 .agg(when(col("date_column") condition exp))
更多见解 here
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