pyodps中的apply用法、groupby取分组排序后的第一条数据

1、apply用法

apply在pandas里非常好用的，那在pyodps里如何去使用，还是有一些区别的

在pyodps中要对一行数据使用自定义函数，可以使用 apply 方法，axis 参数必须为 1，表示在行上操作。

apply 的自定义函数接收一个参数，为上一步 Collection 的一行数据，用户可以通过属性、或者偏移取得一个字段的数据。

iris.apply(lambda row: row.sepallength + row.sepalwidth, axis=1, reduce=True, types='float').rename('sepaladd').head(3)
   sepaladd
0       8.6
1       7.9
2       7.9

reduce为 True 时，表示返回结果为Sequence，否则返回结果为Collection。 names和 types参数分别指定返回的Sequence或Collection的字段名和类型。 如果类型不指定，将会默认为string类型。

在 apply 的自定义函数中，reduce 为 False 时，也可以使用 yield关键字来返回多行结果。

iris.count()
150
def handle(row):
    yield row.sepallength - row.sepalwidth, row.sepallength + row.sepalwidth
    yield row.petallength - row.petalwidth, row.petallength + row.petalwidth

iris.apply(handle, axis=1, names=['iris_add', 'iris_sub'], types=['float', 'float']).count()
300

我们也可以在函数上来注释返回的字段和类型，这样就不需要在函数调用时再指定。

 from odps.df import output

 @output(['iris_add', 'iris_sub'], ['float', 'float'])
 def handle(row):
     yield row.sepallength - row.sepalwidth, row.sepallength + row.sepalwidth
     yield row.petallength - row.petalwidth, row.petallength + row.petalwidth

 iris.apply(handle, axis=1).count()
 300

也可以使用 map-only 的 map_reduce，和 axis=1 的apply操作是等价的。

 iris.map_reduce(mapper=handle).count()
 300

如果想调用 ODPS 上已经存在的 UDTF，则函数指定为函数名即可。

 iris['name', 'sepallength'].apply('your_func', axis=1, names=['name2', 'sepallength2'], types=['string', 'float'])

使用 apply 对行操作，且 reduce为 False 时，可以使用 并列多行输出 与已有的行结合，用于后续聚合等操作。

 from odps.df import output

 @output(['iris_add', 'iris_sub'], ['float', 'float'])
 def handle(row):
     yield row.sepallength - row.sepalwidth, row.sepallength + row.sepalwidth
     yield row.petallength - row.petalwidth, row.petallength + row.petalwidth

 iris[iris.category, iris.apply(handle, axis=1)]

pyodps中有很多本来在pandas中一个API解决的东西却要想半天才能搞定。

pandas中在groupby后只要用first就可以去出分组后的第一行。

例如：

# 以student_id为分组列，然后取出分组后每组的第一条数据
df_stu_frist_course = df_stu_course.groupby('student_id').first()

2、取分组排序后的第一条数据

然而pyodps中却很坑爹，没有什么first，只能自己想办法。这里我又添加了一个排序

例如：

首先用student_id进行分组，然后用student_id和gmt_create进行排序，最后用窗口函数nth_value取分组中的第一个值并改名first_course_id, 并将其他字段输出

df_group = df.groupby('student_id')
df_inst_stu_cou = df_inst_stu_cou['student_id', df_group.sort(['student_id', 'gmt_create'], ascending=[True, False]).course_id.nth_value(0).rename('first_course_id')]

但是这是并不是取出第一行，而是将所有以student_id分为一组的数据的其他列数据都改为排序后的第一个值, 也就是说原df_inst_stu_cou还没有分组，只是添加了分组的后取出第一个值的一列，所以我们要以student_id分组去重。 所以我们只要再以student_id分组，然后用聚合函数cat将其他所有的列按照行进行连接(这里我的连接符选择了逗号)，然后在map函数中用split分割成列表取第一个即可

df = df.groupby('student_id').agg(df.first_course_id.cat(sep=',').rename('first_course_ids'))

df['first_course_name'] = df.first_course_names.map(lambda x: x.split(',')[0], 'string')