Python pyspark DataFrame.orderBy用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.sql.DataFrame.orderBy 的用法。

用法:
DataFrame.orderBy(*cols, **kwargs)

返回按指定列排序的新 DataFrame 。

版本 1.3.0 中的新函数。

参数：

cols：str、list 或 Column ，可选: Column 列表或要排序的列名。

其他参数：

ascending：布尔或列表，可选: 布尔值或布尔值列表(默认 True )。升序与降序排序。指定多个排序顺序的列表。如果指定了列表，则列表的长度必须等于 cols 的长度。

例子：

>>> df.sort(df.age.desc()).collect()
[Row(age=5, name='Bob'), Row(age=2, name='Alice')]
>>> df.sort("age", ascending=False).collect()
[Row(age=5, name='Bob'), Row(age=2, name='Alice')]
>>> df.orderBy(df.age.desc()).collect()
[Row(age=5, name='Bob'), Row(age=2, name='Alice')]
>>> from pyspark.sql.functions import *
>>> df.sort(asc("age")).collect()
[Row(age=2, name='Alice'), Row(age=5, name='Bob')]
>>> df.orderBy(desc("age"), "name").collect()
[Row(age=5, name='Bob'), Row(age=2, name='Alice')]
>>> df.orderBy(["age", "name"], ascending=[0, 1]).collect()
[Row(age=5, name='Bob'), Row(age=2, name='Alice')]

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注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.sql.DataFrame.orderBy。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。