spark 分组后, 取 pay_time 最小的记录的pay_amount

[nameMirck]

有一个dataframe
[user | pay_time | pay_amount]

按照用户分组后如何获取支付时间(pay_time ) 最小的那条记录的 支付金额 pay_amount
df.groupby("user").agg(
F.min("pay_time ").alias("first_pay_time"), # 首充时间
F.sum("pay_amount").alias("tot_pay_amount"), # 累计充值金额
# 如何获得首充金额
)


目的是分析出玩家的首充时间和首充金额

[西門吹牛__Linux]

两种方式：
1：val first_TimeDF = df.groupby("user").agg(F.min("pay_time ").alias("first_pay_time")）
val full_InfoDF = first_TimeDF.join(df, Seq("user", "pay_time"), "left")
这种方式显然需要先聚合求最小(丢失了首充金额)，需要再join回原先的数据集。
2：val win = Window.partitionBy("user").orderBy("pay_time")
val firstDF = df.withColumn("rownum", row_number().over(win)).filter("rownum = 1").drop("rownum")
这种方式使用了开窗函数，通过user分组，pay_time升序排列，获取序号为1的信息，即每个用户，首充时间，首充金额。