我有一个 Spark 数据框，就像
id start_time feature
1 01-01-2018 3.567
1 01-02-2018 4.454
1 01-03-2018 6.455
2 01-02-2018 343.4
2 01-08-2018 45.4
3 02-04-2018 43.56
3 02-07-2018 34.56
3 03-07-2018 23.6
我希望能够根据以下内容将其分成两个数据框编号列因此，我应该按 id 列分组，按 start_time 排序，并通过保留顺序将 70% 的行放入一个数据帧，将 30% 的行放入另一个数据帧。结果应如下所示：
Dataframe1:
id start_time feature
1 01-01-2018 3.567
1 01-02-2018 4.454
2 01-02-2018 343.4
3 02-04-2018 43.56
3 02-07-2018 34.56
Dataframe2:
1 01-03-2018 6.455
2 01-08-2018 45.4
3 03-07-2018 23.6
我正在使用 Spark 2.0 和 python。实现这一点的最佳方法是什么？
我必须这样做的方法是创建两个窗口：
w1 = Window.partitionBy(df.id).orderBy(df.start_time)
w2 = Window.partitionBy(df.id)
df = df.withColumn("row_number",F.row_number().over(w1))\
.withColumn("count",F.count("id").over(w2))\
.withColumn("percent",(F.col("row_number")/F.col("count")))
train = df.filter(df.percent<=0.70)
test = df.filter(df.percent>0.70)
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