PySpark – Función Lag()

La función Lag() es una de las funciones principales en PySpark. Permite a los usuarios acceder a datos de filas anteriores o posteriores en un DataFrame. Esto es útil para operaciones en series de tiempo, como el cálculo de la tasa de crecimiento, el cambio de precio y la identificación de patrones de comportamiento.

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Sintaxis
Ejemplos de uso
Conclusión
Preguntas frecuentes
Ejemplos de código

Sintaxis

La sintaxis de la función Lag() es la siguiente:

from pyspark.sql.functions import lag

lag(column, count=1, default=None)

column: es la columna de la que se requiere el valor anterior o posterior.

count: es la cantidad de filas anteriores o posteriores que se desea acceder al valor.

default: es el valor predeterminado que se usa si no hay ningún valor disponible en las filas anteriores o posteriores. Si no se especifica, los valores faltantes se reemplazan por NULL.

Ejemplos de uso

1. Obtener el valor anterior

En este ejemplo, se usa la función Lag() para calcular la cantidad de cambio de precio en una acción en relación con su precio anterior:

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


window = Window.orderBy(df['date'].asc())

df.withColumn('previous_price', lag(df['price'], 1) .over(window)).show()

La función Lag() devuelve el precio de la acción en la fila anterior, que se almacena en la nueva columna 'previous_price'. El valor 1 se utiliza en la función Lag() para acceder al precio de la fila anterior.

2. Obtener el valor posterior

En este ejemplo, se utiliza la función LAG() para calcular la cantidad de cambio de precio en relación con el precio siguiente de la acción:

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


window = Window.orderBy(df['date'].asc())

df.withColumn('next_price', lag(df['price'], -1) .over(window)).show()

La función Lag() devuelve el precio de la acción en la siguiente fila, que se almacena en la nueva columna 'next_price'. El valor -1 se utiliza en la función Lag() para acceder al precio de la fila siguiente.

3. Valor faltante predeterminado

En este ejemplo, se usa la función Lag() para calcular la tasa de cambio en el precio de una acción y se reemplazan los valores faltantes con un valor predeterminado de cero:

from pyspark.sql.functions import lag from pyspark.sql.window import Window from pyspark.sql.functions import col


window = Window.orderBy(df['date'].asc())

df.withColumn('previous_price', lag(df['price'], 1, 0) .over(window)). withColumn('price_change', col('price')-col('previous_price')). na.fill(0).show()

En este ejemplo, se utiliza la función Lag() para acceder al precio de la fila anterior y se reemplazan los valores faltantes con cero. Luego, se calcula el cambio de precio y se almacena en una nueva columna 'price_change'.

Conclusión

La función Lag() puede ser muy útil para acceder a filas anteriores o posteriores en un DataFrame. Esto puede ser útil en operaciones de series de tiempo, como el cálculo de la tasa de crecimiento o la identificación de patrones de comportamiento. Recuerde que la función Lag() también tiene un valor predeterminado que se utiliza si no hay ningún valor disponible en las filas anteriores o posteriores.

Preguntas frecuentes

1. ¿La función Lag() en PySpark es similar a la función LAG() en SQL?

Sí, la función Lag() en PySpark es similar a la función LAG() en SQL. Ambas funciones permiten a los usuarios acceder a datos de filas anteriores o posteriores en una tabla.

2. ¿Puedo utilizar la función Lag() en PySpark para acceder a filas alejadas en lugar de filas anteriores o posteriores?

No, la función Lag() en PySpark solo permite a los usuarios acceder a filas anteriores o posteriores en un DataFrame.

3. ¿Qué sucede si no especifico un valor predeterminado en la función Lag()?

Si no especifica un valor predeterminado en la función Lag(), los valores faltantes se reemplazan automáticamente por NULL.

4. ¿La función Lag() en PySpark solo funciona en columnas numéricas?

No, la función Lag() en PySpark funciona en cualquier tipo de columna en un DataFrame, incluidas las columnas numéricas, de texto y fecha.

Ejemplos de código

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo se ve la función Lag() en el código:

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


window = Window.orderBy(df['date'].asc())

df.withColumn('previous_price', lag(df['price'], 1) .over(window)).show()

En este ejemplo, se utiliza la función Lag() para acceder al precio de la fila anterior y se almacena en la nueva columna 'previous_price'. El valor 1 se utiliza en la función Lag() para acceder al precio de la fila anterior. Además, Window se utiliza en combinación con la función Lag() para ordenar las filas por fecha.