В этой статье блога мы рассмотрим различные методы создания интервалов в Spark DataFrames. Биннинг — это распространенный метод, используемый для группировки данных в дискретные диапазоны или интервалы, который может быть полезен для различных задач анализа и визуализации. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, чтобы помочь вам понять и эффективно реализовать группировку в Spark.

Методы создания подборок:

1. Использование функций groupByи agg:

   import org.apache.spark.sql.functions._
   val binSize = 10
   val columnName = "value"
   val binDF = df
    .groupBy((col(columnName) / binSize).cast("integer").as("bin"))
    .agg(min(columnName).as("min_value"), max(columnName).as("max_value"))

2. Использование пакета bucketizerиз ml.feature:

   import org.apache.spark.ml.feature.Bucketizer
   val binSize = 10
   val columnName = "value"
   val bucketizer = new Bucketizer()
    .setInputCol(columnName)
    .setOutputCol("bin")
    .setSplits((0 to binSize).map(_.toDouble).toArray)
   val binDF = bucketizer.transform(df)

3. Использование функций cutи withColumn:

   val binSize = 10
   val columnName = "value"
   val binDF = df.withColumn("bin", expr(s"floor($columnName / $binSize) * $binSize"))

4. Использование функции histogram_numericиз pyspark.sql.functionsв PySpark:

   from pyspark.sql.functions import *
   bin_size = 10
   column_name = "value"
   bin_df = df.withColumn("bin", floor(col(column_name) / bin_size) * bin_size)

5. Использование numpyи udfв PySpark:

   import numpy as np
   from pyspark.sql.functions import udf
   from pyspark.sql.types import DoubleType
   bin_size = 10
   column_name = "value"
   def bin_function(value):
      return np.floor(value / bin_size) * bin_size
   bin_udf = udf(bin_function, DoubleType())
   bin_df = df.withColumn("bin", bin_udf(col(column_name)))

В этой статье мы рассмотрели несколько методов создания интервалов в Spark DataFrames. Мы обсудили методы использования встроенных функций, таких как groupBy, agg, bucketizer, cutи . 19, а также использование внешних библиотек, таких как numpy. Используя эти методы, вы можете эффективно группировать данные в ячейки для дальнейшего анализа и визуализации.