تجميع البيانات في PySpark: معايير متعددة

في بيئة PySpark، عملية تجميع البيانات تتطلب توفير المعايير المطلوبة للتجميع بشكل واضح. في الحالة التي واجهتك، تحتاج إلى تحديد المعايير بوضوح لضمان الحصول على النتائج المرجوة. بالنظر إلى مطالبك، يمكن تحقيق ذلك باستخدام استخدام التعبيرات الوظيفية.

للقيام بذلك، يمكنك استخدام وظيفة expr لتحديد المعايير بشكل صحيح. في الشفرة التالية، سنستخدم وظيفة expr لتحديد عمليات التجميع المطلوبة بوضوح:

pythonCopy code
from pyspark.sql.functions import expr

# تحديد المعايير بوضوح باستخدام وظيفة expr
df_testing.groupBy('sku') \
    .agg(expr('min(date) as min_date'), expr('max(date) as max_date')) \
    .limit(10) \
    .show()

باستخدام هذا النهج، ستحصل على النتائج المطلوبة حيث يتم تحديد المعايير بوضوح وتسميتها بالطريقة التي تريدها. سيتم حساب التواريخ الدنيا والعظمى بناءً على الـ”sku” المحددة، وستكون النتيجة متوافقة مع متطلباتك.

هذا النهج يضمن توفير النتائج المرجوة دون الحاجة للتعامل مع الأخطاء التي تنشأ عن عدم وضوح المعايير.

بمقالتك عن كيفية تجميع البيانات في PySpark بمعايير متعددة، يمكننا أن نستكمل بمزيد من التفاصيل حول عملية التجميع وكيفية استخدام وظائف PySpark بشكل أكثر دقة لتحقيق النتائج المطلوبة.

عندما نتعامل مع تجميع البيانات في بيئة PySpark، هناك عدة طرق لتحديد المعايير وتطبيق العمليات عليها. إحدى الطرق الشائعة هي استخدام وظيفة expr كما رأينا سابقًا. ومع ذلك، هناك أيضًا طرق أخرى تساعد في تحقيق نفس الهدف.

على سبيل المثال، يمكن استخدام وظائف PySpark المدمجة مثل min و max مباشرة داخل دالة agg بدون الحاجة إلى expr. الكود التالي يوضح هذا النهج:

pythonCopy code
from pyspark.sql.functions import min, max

# استخدام وظائف min و max مباشرة
df_testing.groupBy('sku') \
    .agg(min('date').alias('min_date'), max('date').alias('max_date')) \
    .limit(10) \
    .show()

هذا النهج يوفر نفس النتيجة مع توفير القدرة على تسمية العمليات المجمعة بشكل أكثر وضوحًا باستخدام alias، الذي يسمح لك بتحديد الأسماء المخصصة للأعمدة المحسوبة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام تعبيرات SQL بواسطة وظيفة selectExpr لتنفيذ العمليات المطلوبة بشكل مباشر. الشفرة التالية توضح هذا النهج:

pythonCopy code
# استخدام تعبيرات SQL مباشرة
df_testing.groupBy('sku') \
    .aggExpr('min(date) as min_date', 'max(date) as max_date') \
    .limit(10) \
    .show()

هذه الطرق المختلفة تعطيك مرونة في تحديد المعايير وتطبيق العمليات عليها بالطريقة التي تناسب احتياجاتك وتفضيلاتك. باستخدام هذه الأساليب، يمكنك تجميع البيانات بمعايير متعددة بسهولة وتحقيق النتائج المطلوبة دون مشاكل.