计数与季度聚合不同答案

【问题标题】：Count Distinct with Quarterly Aggregation计数与季度聚合不同
【发布时间】：2021-02-19 15:36:19
【问题描述】：

我有一些日常数据存储在 Spark 数据框中，我汇总这些数据以获得计数。我这样做是这样的：

start = '2018-11-01'
end = '2021-02-19'

t1 = (
    spark.table('schema.t1')
    .where(sf.col('yyyy_mm_dd').between(start, end))
    .select('yyyy_mm_dd', 'x_id', 'h_id', 'app', 'kpi')
)

然后我加入并聚合包含产品列表的第二个数据框。

aggregate = (
    t1
    .join(t2, on = ['app', 'kpi'], how = 'left')
    .groupby('x_id', 'product')
    .agg(
        sf.countDistinct('h_id').alias('count_ever')
    )
)

上述聚合使我可以看到自2018-11-01 以来使用每个产品的h_id 的不同计数，每个x_id。

我想知道如何将聚合修改为仍然执行countDistinct()，但在季度开始日期和结束日期之间而不是所有时间之间。

因此，我不会像我的代码那样计算（2018-11-01 -> 2021-02-19），而是计算这些范围：

2018-11-01 -> 2018-12-31
2019-01-01 -> 2019-03-31
2019-04-01 -> 2019-06-30
2019-07-01 -> 2019-09-30
2019-10-01 -> 2019-12-31
2020-01-01 -> 2020-03-31
2020-04-01 -> 2020-06-30
2020-07-01 -> 2020-09-30
2020-10-01 -> 2020-12-31 
2021-01-01 -> 2021-02-19

预期的输出将与我的代码产生的相同，但有额外的年/季度分组。

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark apache-spark-sql

【解决方案1】：

您也可以按季度分组，在日期使用trunc：

aggregate = (
    t1
    .join(t2, on = ['app', 'kpi'], how = 'left')
    .groupby('x_id', 'product', sf.trunc(sf.to_date('yyyy_mm_dd', 'yyyy_MM_dd'), 'quarter').alias('quarter'))
    .agg(
        sf.countDistinct('h_id').alias('count_ever')
    )
)

【讨论】：

我认为这只是按季度而不是按年和季度分组，但我会试一试！
@Someguywhocodes 按年份和季度分组。 trunc 今天的结果将类似于 2021-01-01。
四分之一列为我返回空值。可能是我这边的一个问题，所以我会调查更多。如果它有所作为，我正在使用 Spark 2.2.0
@Someguywhocodes yyyy_mm_dd 列必须采用标准格式 (yyyy-mm-dd)。你的真实数据是这样的吗？
@Someguywhocodes 那么您需要先将该列转换为日期类型，使用to_date。请参阅我编辑的答案。