Konvertera en fönsterfunktion från dot notation till SQL
Vi ska lägga till en kolumn i ett tågschema så att varje rad innehåller antalet minuter tills tåget når nästa hållplats.
- Vi har en DataFrame
dfdärdf.columns == ['train_id', 'station', 'time']. dfär registrerad som en SQL-tabell med namnetschedule.- Följande fönsterfunktionsfråga använder dot notation och returnerar en ny DataFrame
dot_df.
window = Window.partitionBy('train_id').orderBy('time')
dot_df = df.withColumn('diff_min',
(unix_timestamp(lead('time', 1).over(window),'H:m')
- unix_timestamp('time', 'H:m'))/60)
Observera användningen av funktionen unix_timestamp, som motsvarar SQL-funktionen UNIX_TIMESTAMP.
Tänk på ställningskoden i exempelkoden. Om du formaterar svaret enligt ställningskoden undviker du att ett korrekt svar felaktigt avvisas på grund av ett formateringsproblem.
Den här övningen är en del av kursen
Introduktion till Spark SQL i Python
Övningsinstruktioner
- Skriv en SQL-fråga som ger ett identiskt resultat som
dot_df. Formatera frågan enligt ställningskoden (dvs. platshållarunderstreck_____).
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Create a SQL query to obtain an identical result to dot_df
query = """
SELECT *,
(____(____(time, 1) ____ (____ BY train_id ____ BY time),'H:m')
- ____(time, 'H:m'))/60 AS diff_min
FROM schedule
"""
sql_df = spark.sql(query)
sql_df.show()