我有一个spark数据帧(我正在使用pyspark)“订单”。它有以下几列
['id', 'orderdate', 'customerid', 'status']
我正在尝试使用关键列作为“状态”进行分层随机抽样。我的目标如下
>> create a new dataframe with exactly 5 random records per status
所以我选择的方法是使用.sampleBy('strata_key',{fraction_dict})。但我所面临的挑战是为每个状态选择精确的分数值,这样每次我都应该得到每个状态正好5个随机记录。我遵循了下面的方法
1.为每个状态的总计数创建了一个字典,如下所示
#Total count of records for each order 'status' in 'ORDERS' dataframe is as below
d=dict([(x['status'],x['count']) for x in orders.groupBy("status").count().collect()])
print(d)
输出:
{'PENDING_PAYMENT': 15030, 'COMPLETE': 22899, 'ON_HOLD': 3798, 'PAYMENT_REVIEW': 729, 'PROCESSING': 8275, 'CLOSED': 7556, 'SUSPECTED_FRAUD': 1558,
'PENDING': 7610, 'CANCELED': 1428}
2.创建了一个函数,该函数生成获取精确N条记录所需的分数值
#Exact number of records needed per status
N=5
#function calculates fraction
def fraction_calc(count_dict,N)
d_mod={}
for i in d:
d_mod[i]=(N/d[i])
return d_mod
#creating dictionary of fractions using above function
fraction=fraction_calc(d,5)
print(fraction)
输出:
{'PENDING_PAYMENT': 0.00033266799733865603, 'COMPLETE': 0.000218350146294598, 'ON_HOLD': 0.0013164823591363876, 'PAYMENT_REVIEW': 0.006858710562414266, 'PROCESSING': 0.0006042296072507553, 'CLOSED': 0.0006617257808364214, 'SUSPECTED_FRAUD': 0.003209242618741977, 'PENDING': 0.000657030223390276, 'CANCELED': 0.0035014005602240898}
3.创建使用startified采样API进行采样的最终数据帧。sampleBy()
#creating final sampled dataframe
df_sample=orders.sampleBy("status",fraction)
但我仍然没有得到每个状态的确切5条记录
#Checking count per status of resultant sample dataframe
df_sample.groupBy("status").count().show()
+---------------+-----+
| status|count|
+---------------+-----+
|PENDING_PAYMENT| 3|
| COMPLETE| 6|
| ON_HOLD| 7|
| PAYMENT_REVIEW| 4|
| PROCESSING| 6|
| CLOSED| 6|
|SUSPECTED_FRAUD| 7|
| PENDING| 9|
| CANCELED| 5|
+---------------+-----+
我应该在这里做些什么来实现我的目标
找到一份工作
一,。使用rand()内置函数生成随机数的“key”列,然后按“key”顺序为“order_status”列上创建的分区窗口的每个元素分配一个行号。代码如下
二,。现在,我得到了每个状态的5条随机记录。此输出将在每次spark会话中更改
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