如何从DataFrame获取最后一行？

我有一个DataFrame，DataFrame hava两列'value'和'timestamp'，'timestmp'是有序的，我想得到DataFrame的最后一行，我该怎么办？如何从DataFrame获取最后一行？

这是我输入：

+-----+---------+ 
|value|timestamp| 
+-----+---------+ 
| 1|  1| 
| 4|  2| 
| 3|  3| 
| 2|  4| 
| 5|  5| 
| 7|  6| 
| 3|  7| 
| 5|  8| 
| 4|  9| 
| 18|  10| 
+-----+---------+

这是我的代码：

val arr = Array((1,1),(4,2),(3,3),(2,4),(5,5),(7,6),(3,7),(5,8),(4,9),(18,10)) 
    var df=m_sparkCtx.parallelize(arr).toDF("value","timestamp")

这是我预期的结果：

+-----+---------+ 
|value|timestamp| 
+-----+---------+ 
| 18|  10| 
+-----+---------+

来源

2017-07-31 mentongwu

请问'df.where（$ “时间戳” === MAX（$ “时间戳”）'工作？ –

它亘古不变的工作交流rangepartitioning（TS＃ 7 ASC NULLS FIRST，200） – mentongwu

我想简单地reduce：

df.reduce { (x, y) => 
    if (x.getAs[Int]("timestamp") > y.getAs[Int]("timestamp")) x else y 
}

来源

2017-07-31 05:14:28 user8371915

如果timestamp列是独一无二的，是递增顺序然后有以下方法得到最后一行

println(df.sort($"timestamp", $"timestamp".desc).first()) 

// Output [1,1] 

df.sort($"timestamp", $"timestamp".desc).take(1).foreach(println) 

// Output [1,1] 

df.where($"timestamp" === df.count()).show

输出：

+-----+---------+ 
|value|timestamp| 
+-----+---------+ 
| 18|  10| 
+-----+---------+

如果没有创建索引的新列并选择最后一个指标如下

val df1 = spark.sqlContext.createDataFrame(
    df.rdd.zipWithIndex.map { 
    case (row, index) => Row.fromSeq(row.toSeq :+ index) 
}, 
StructType(df.schema.fields :+ StructField("index", LongType, false))) 

df1.where($"timestamp" === df.count()).drop("index").show

输出：

+-----+---------+ 
|value|timestamp| 
+-----+---------+ 
| 18|  10| 
+-----+---------+

来源

2017-07-31 02:58:41

排序功能效率低下，我不想使用排序功能 – mentongwu

比你可以使用df.where（$“timestamp”=== df.count（）） –

最有效的方法是到你的DataFrame中reduce。这给你一个你可以转换回DataFrame的单行，但由于它只包含1条记录，所以这没什么意义。

sparkContext.parallelize(
    Seq(
    df.reduce { 
    (a, b) => if (a.getAs[Int]("timestamp") > b.getAs[Int]("timestamp")) a else b 
    } match {case Row(value:Int,timestamp:Int) => (value,timestamp)} 
) 
) 
.toDF("value","timestamp") 
.show 


+-----+---------+ 
|value|timestamp| 
+-----+---------+ 
| 18|  10| 
+-----+---------+

效率较低（因为它需要改组）虽然短是这样的解决方案：

df 
.where($"timestamp" === df.groupBy().agg(max($"timestamp")).map(_.getInt(0)).collect.head)

来源

2017-07-31 05:49:11

是我会简单地使用查询 - 订单表格由降序排列 - 来自这需要1个值为了

df.createOrReplaceTempView("table_df") 
query_latest_rec = """SELECT * FROM table_df ORDER BY value DESC limit 1""" 
latest_rec = self.sqlContext.sql(query_latest_rec) 
latest_rec.show()

来源

2018-02-22 17:50:33

如何从DataFrame获取最后一行？

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