PySpark – Función Lead()

La transformación de datos es una parte fundamental del análisis de datos. Dependiendo de la fuente de datos y de los objetivos del análisis, es posible que necesitemos transformar los datos de diferentes maneras. PySpark ofrece varias funciones para transformar datos, y en este artículo nos vamos a centrar en la función Lead().

La función Lead() se utiliza para obtener el siguiente valor de una columna en una fila. Por ejemplo, si tenemos una tabla de precios y queremos comparar el precio actual con el precio anterior, podemos usar Lead() para obtener el precio anterior en la misma fila que el precio actual.

Uso de la función Lead()

Para usar la función Lead(), necesitamos importar las clases necesarias de PySpark y crear un DataFrame. A continuación, podemos llamar a la función Lead() directamente en la columna que queremos analizar. Por ejemplo:

from pyspark.sql.functions import lead
from pyspark.sql.window import Window

df = df.withColumn("previous_price", lead("price").over(window))

En este ejemplo, estamos creando una ventana de ordenación por la columna "date", y luego usando la función Lead() en la columna "price" para obtener el precio anterior en la misma fila. Finalmente, estamos agregando una columna llamada "previous_price" con el resultado de la función Lead().

Ejemplos de uso

La función Lead() es útil en muchos escenarios diferentes. Algunos ejemplos de uso pueden incluir:

• Comparar el valor actual de una métrica con su valor anterior.
• Obtener el siguiente valor de una secuencia de datos.
• Completar un conjunto de datos con valores nulos a partir del valor anterior.

Conclusión

La función Lead() es una herramienta valiosa para analizar datos y comparar diferentes valores en una sola fila. En PySpark, podemos usar la función Lead() para obtener el valor siguiente de una columna. Para utilizar la función, necesitamos importar las clases necesarias de PySpark, crear un DataFrame y llamar a la función directamente en la columna deseada.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre la función Lead() y la función Lag()?

La función Lead() devuelve el siguiente valor de una columna en una fila, mientras que la función Lag() devuelve el valor anterior de una columna en una fila.

¿En qué tipos de datos podemos usar la función Lead()?

Podemos usar la función Lead() en cualquier tipo de datos que se pueda ordenar, como enteros, flotantes, cadenas y fechas.

¿Se puede usar la función Lead() en PySpark Streaming?

Sí, PySpark Streaming admite la función Lead() en RDD.

¿Puedo utilizar la función Lead() para calcular la diferencia entre dos valores consecutivos en una columna?

Sí, podemos usar la función Lead() y la función Lag() para calcular la diferencia entre dos valores consecutivos en una columna.

Convertir RDD de PySpark a DataFrame

PySpark – sumDistinct() & countDistinct()

PySpark – OrderBy()

PySpark - Pandas DataFrame: shape()axes()ndim() y dtypes()

PySpark - sum()

PySpark Substring() Method

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PySpark – SQL Joins