如果 Spark 中每个组满足特定条件，则向列添加值

我想我有一些相当简单的东西。

我试图实现的是每组，如果满足特定条件，则给出增加的数字（排名？）。对于每组，它从 1 开始，如果满足条件，则下一行是上一行的值 +1。这样在组内越走越远，每次满足条件就加1。

下表可能会更清楚地显示这一点。 （我尝试创建的是“what_i_want”列）

group   to_add_number   what_i_want
aaaaaa  0                 1
aaaaaa  0                 1
aaaaaa  1                 2
aaaaaa  0                 2
aaaaaa  0                 2
aaaaaa  1                 3
aaaaaa  0                 3
aaaaaa  0                 3
bbbbbb  0                 1
bbbbbb  1                 2
bbbbbb  1                 3
bbbbbb  0                 3
cccccc  0                 1
cccccc  0                 1
cccccc  0                 1
cccccc  1                 2

我认为窗口函数（滞后）可能会做到这一点，但我无法做到这一点。

我尝试的是：

from pyspark.sql.functions import lit,when,lag,row_number
from pyspark.sql.window import Window

windowSpec=Window.partitionBy('group')
df=df.withColumn('tmp_rnk',lit(1))
df=df.withColumn('what_i_want',when(col('to_add_number')==0,lag('tmp_rnk').over(windowSpec)).otherwise(col('what_i_want')+1)

or

df=df.withColumn('tmp_rnk',lit(1))
df=df.withColumn('row_number_rank',row_number().over(windowSpec))
df=df.withColumn('what_i_want',when((col('to_add_number')==0)&(col('row_number_rank')==1)
,lit(1)
.when(col('to_add_number')==0)&(col('row_number_rank')>1),lag('what_i_want').over(windowSpec).otherwise(col('what_i_want')+1)

我尝试了几种变体，根据“条件窗口函数”、“滞后、领先……”在堆栈溢出上进行搜索，但没有任何效果，或者我没有找到重复的问题。

获取列what_i_want，你可以运行incremental sum on to_add_number带有 orderby 列 (order_id).

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.window import Window

df.withColumn("order_id", F.monotonically_increasing_id())\
  .withColumn("what_i_want", F.sum("to_add_number").over(Window().partitionBy("group").orderBy("order_id"))+1)\
  .orderBy("order_id").drop("order_id").show()


#+------+-------------+-----------+
#| group|to_add_number|what_i_want|
#+------+-------------+-----------+
#|aaaaaa|            0|          1|
#|aaaaaa|            0|          1|
#|aaaaaa|            1|          2|
#|aaaaaa|            0|          2|
#|aaaaaa|            0|          2|
#|aaaaaa|            1|          3|
#|aaaaaa|            0|          3|
#|aaaaaa|            0|          3|
#|bbbbbb|            0|          1|
#|bbbbbb|            1|          2|
#|bbbbbb|            1|          3|
#|bbbbbb|            0|          3|
#|cccccc|            0|          1|
#|cccccc|            0|          1|
#|cccccc|            0|          1|
#|cccccc|            1|          2|
#+------+-------------+-----------+