问题描述
我在pyspark中有一个数据帧（我是通过在大约160万行的分区中读取而得到的，但通常是在多个分区中读取）。
对于每个星期的数据，大约有200,000个不同的时间戳，并且每个时间戳最多具有8个不同的位置ID（x，y坐标非纬度）。在大多数情况下，会有8个位置，但是在极少数情况下，可能会有7个或6个位置。 列为Week_NUM，TS，X_COORD和Y_COORD（还有其他列，但与该问题相关的那些列）。我想查找每个时间分组中位置IDS（多边形的面积）所占用的总面积。我当时想我将使用熊猫分组地图和TS分组，然后我将拥有一个熊猫UDF，它将以某种方式为每个分组中的N行计算多边形的面积，其中每行具有X坐标和Y坐标，但是我不确定这种方法是否正确，或者不确定该函数将如何工作并产生三角形区域。另外，我不确定这是否有效。
df.groupby('WEEK_NUM','TS').applyInPandas(some_function_that_calcs_area_polygon)
some_function_that_calcs_area_polygon将收到多达8行的每个分组，然后也许使用numpy来获取面积？
解决方法
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