python - 时间序列不一致的pyspark滞后函数

Question

import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.window import Window

我想使用窗口函数从 4 个周期前的列中查找值。

假设我的数据 (df) 看起来像这样(实际上我有很多不同的 ID):

ID | value | period

a  |  100  |   1   
a  |  200  |   2   
a  |  300  |   3   
a  |  400  |   5   
a  |  500  |   6   
a  |  600  |   7   

如果时间序列是一致的(例如周期 1-6)，我可以只使用 F.lag(df['value'], count=4).over(Window.partitionBy('id')。 orderBy('期间'))

但是，由于时间序列具有不连续性，因此值会发生偏移。

我想要的输出是这样的:

ID | value | period | 4_lag_value
a  |  100  |   1    |     nan
a  |  200  |   2    |     nan 
a  |  300  |   3    |     nan
a  |  400  |   5    |     100
a  |  500  |   6    |     200
a  |  600  |   7    |     300

我如何在 pyspark 中执行此操作？

Answer 1

这可能是您正在寻找的:

from pyspark.sql import Window, functions as F

def pyspark_timed_lag_values(df, lags, avg_diff, state_id='state_id', ds='ds', y='y'):

    interval_expr = 'sequence(min_ds, max_ds, interval {0} day)'.format(avg_diff)
    all_comb = (df.groupBy(F.col(state_id))
                .agg(F.min(ds).alias('min_ds'), F.max(ds).alias('max_ds'))
                .withColumn(ds, F.explode(F.expr(interval_expr)))
                .select(*[state_id, ds]))

    all_comb = all_comb.join(df.withColumn('exists', F.lit(True)), on=[state_id, ds], how='left')
    window = Window.partitionBy(state_id).orderBy(F.col(ds).asc())
    for lag in lags:
        all_comb = all_comb.withColumn("{0}_{1}".format(y, lag), F.lag(y, lag).over(window))

    all_comb = all_comb.filter(F.col('exists')).drop(*['exists'])
    return all_comb

    

让我们把它应用到一个例子中:

data = spark.sparkContext.parallelize([
        (1,"2021-01-03",100),
        (1,"2021-01-10",830),
        (1,"2021-01-17",300),
        (1,"2021-02-07",450),
        (2,"2021-01-03",500),
        (2,"2021-01-17",800),
        (2,"2021-02-14",800)])


example = spark.createDataFrame(data, ['state_id','ds','y'])
example = example.withColumn('ds', F.to_date(F.col('ds')))

lags = list(range(1, n_periods + 1))
result = timed_lag_values(example, lags = lags, avg_diff = 7)

结果如下:

+--------+----------+---+----+----+----+----+----+----+----+
|state_id|        ds|  y| y_1| y_2| y_3| y_4| y_5| y_6| y_7|
+--------+----------+---+----+----+----+----+----+----+----+
|       1|2021-01-03|100|null|null|null|null|null|null|null|
|       1|2021-01-10|830| 100|null|null|null|null|null|null|
|       1|2021-01-17|300| 830| 100|null|null|null|null|null|
|       1|2021-02-07|450|null|null| 300| 830| 100|null|null|
|       2|2021-01-03|500|null|null|null|null|null|null|null|
|       2|2021-01-17|800|null| 500|null|null|null|null|null|
|       2|2021-02-14|800|null|null|null| 800|null| 500|null|
+--------+----------+---+----+----+----+----+----+----+----+

目前它已为日期做好准备，但稍作调整后它应该适用于各种用例。在这种情况下，缺点是必须应用 explode 来创建所有可能的日期组合，并创建帮助程序 DataFrame all_comb。

此解决方案的真正好处是它适用于大多数处理时间序列的用例，因为参数 avg_diff 定义了时间段之间的预期距离。

顺便提一下，可能有更简洁的 Hive SQL 替代方案。