在Pyspark中为1到N之间的行分配随机数

rta7y2nd 于 2023-03-22 发布在 Spark

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我试图找出一个最好的方法，将1到N之间的一个数字随机分配给一行，使得每行都是不同的。（N是数据集中的行数。行数可能是10M以上，所以这可能不是方法）。
最初的想法是使用udf生成一个数组，但我不确定如何将数组的每个索引分配给一行。

def create_rand_range(end):
    return list(random.sample(range(1, end), end-1))

示例：n = 3 create_兰德_range = [3，1，2]
数据表输出：

| Col 1 | Rand_Output |
|-------|-------------|
| A     | 3           |
| B     | 1           |
| C     | 2           |

任何帮助都很好。

pyspark

来源：https://stackoverflow.com/questions/59136220/assigning-a-random-number-to-a-row-between-1-and-n-in-pyspark

3条答案

按热度按时间

8fq7wneg1#

下面是几个为行指定编号的示例。

选项#1：使用monotonically_increasing_id（）函数。

##sample dataframe    
df = spark.createDataFrame([('A',),('B',),('C',),('D',) ],["dummy"])

##monotonically_increasing_id function
from pyspark.sql import functions as psf
df.withColumn("Rand_Output ",psf.monotonically_increasing_id()).show()

#+-----+------------+
#|dummy|Rand_Output |
#+-----+------------+
#|    A|  8589934592|
#|    B| 25769803776|
#|    C| 42949672960|
#|    D| 60129542144|
#+-----+------------+

选项2：使用窗口函数

from pyspark.sql import functions as psf
from pyspark.sql import window as psw

w = psw.Window().partitionBy(psf.lit('a')).orderBy(psf.lit('a'))
df.withColumn("row_num", psf.row_number().over(w)).show()

#+-----+-------+
#|dummy|row_num|
#+-----+-------+
#|    A|      1|
#|    B|      2|
#|    C|      3|
#|    D|      4|
#+-----+-------+

赞(0）回复(0）举报 2023-03-22

14ifxucb2#

你可以用udf这样做：

import numpy as np
import random
from pyspark.sql.types import IntegerType
import pyspark.sql.functions as F

num_list = np.arange(1, df.count()+1, 1).tolist()

def delete_rand_items():
    global num_list
    to_delete = random.sample(range(len(num_list)),1)
    x = num_list[to_delete[0]]
    num_list = [x for i,x in enumerate(num_list) if not i in to_delete]
    return x

然后使用以下udf定义新列：

assign_num = F.udf(delete_rand_items, IntegerType())
df = df.withColumn('Rand_output', assign_num())

赞(0）回复(0）举报 2023-03-22

uyhoqukh3#

来自pyspark.sql.functions的ran（）函数生成0和1之间的均匀随机输出。为了将该分布转换为集合{1，2，...，N}上的均匀离散分布，只需将随机均匀输出乘以N，然后取地板函数。

import pyspark.sql.functions as F
N=df.count()
df.withColumn("random_number_N", F.floor(F.lit(N)*F.rand()))

赞(0）回复(0）举报 2023-03-22

我来回答

在Pyspark中为1到N之间的行分配随机数

3条答案

选项#1：使用monotonically_increasing_id（）函数。

选项2：使用窗口函数

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