Spark DataFrame groupBy dan urutkan dalam urutan menurun (pyspark)

Saya menggunakan pyspark (Python 2.7.9 / Spark 1.3.1) dan memiliki GroupObject dataframe yang perlu saya filter & urutkan dalam urutan menurun. Mencoba mencapainya melalui potongan kode ini.

group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").sort('count', ascending=False)

Tapi itu melempar kesalahan berikut.

sort() got an unexpected keyword argument 'ascending'

Dalam sortmetode PySpark 1.3 tidak mengambil parameter ascending. Anda dapat menggunakan descmetode sebagai gantinya:

from pyspark.sql.functions import col

(group_by_dataframe
    .count()
    .filter("`count` >= 10")
    .sort(col("count").desc()))

atau descfungsi:

from pyspark.sql.functions import desc

(group_by_dataframe
    .count()
    .filter("`count` >= 10")
    .sort(desc("count"))

Kedua metode dapat digunakan dengan Spark> = 1.3 (termasuk Spark 2.x).

Gunakan orderBy :

df.orderBy('column_name', ascending=False)

Jawaban lengkapnya:

group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").orderBy('count', ascending=False)

http://spark.apache.org/docs/2.0.0/api/python/pyspark.sql.html

Sejauh ini cara yang paling nyaman adalah menggunakan ini:

df.orderBy(df.column_name.desc())

Tidak membutuhkan impor khusus.

Di pyspark 2.4.4

1) group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").orderBy('count', ascending=False)

2) from pyspark.sql.functions import desc
   group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").orderBy('count').sort(desc('count'))

Tidak perlu mengimpor dalam 1) dan 1) pendek & mudah dibaca,
Jadi saya lebih suka 1) daripada 2)

Anda juga dapat menggunakan groupBy dan orderBy sebagai berikut

dataFrameWay = df.groupBy("firstName").count().withColumnRenamed("count","distinct_name").sort(desc("count"))