将时间序列pySpark数据帧拆分为测试和训练，而无需使用随机拆分

一尘不染

将时间序列pySpark数据帧拆分为测试和训练，而无需使用随机拆分

python

我有一个火花时间序列数据框。我想将其拆分为80-20（训练测试）。由于这是 时间序列数据帧
，因此我不想进行随机拆分。为了将第一个数据帧传递到训练中并传递第二个数据帧进行测试，我该如何做？

阅读 481

2021-01-20

共1个答案

一尘不染

您可以pyspark.sql.functions.percent_rank()用来获取按时间戳/日期列排序的DataFrame的百分位排名。然后选择所有列rank <= 0.8作为训练集，其余作为测试集。

例如，如果您具有以下DataFrame：

df.show(truncate=False)
#+---------------------+---+
#|date                 |x  |
#+---------------------+---+
#|2018-01-01 00:00:00.0|0  |
#|2018-01-02 00:00:00.0|1  |
#|2018-01-03 00:00:00.0|2  |
#|2018-01-04 00:00:00.0|3  |
#|2018-01-05 00:00:00.0|4  |
#+---------------------+---+

您需要训练集中的前4行和训练集中的最后一行。首先添加一列rank：

from pyspark.sql.functions import percent_rank
from pyspark.sql import Window

df = df.withColumn("rank", percent_rank().over(Window.partitionBy().orderBy("date")))

现在使用rank将数据拆分为train和test：

train_df = df.where("rank <= .8").drop("rank")
train_df.show()
#+---------------------+---+
#|date                 |x  |
#+---------------------+---+
#|2018-01-01 00:00:00.0|0  |
#|2018-01-02 00:00:00.0|1  |
#|2018-01-03 00:00:00.0|2  |
#|2018-01-04 00:00:00.0|3  |
#+---------------------+---+

test_df = df.where("rank > .8").drop("rank")
test_df.show()
#+---------------------+---+
#|date                 |x  |
#+---------------------+---+
#|2018-01-05 00:00:00.0|4  |
#+---------------------+---+

2021-01-20