我有一个以下类型的数据框:
col1|col2|col3|col4
xxxx|yyyy|zzzz|[1111],[2222]
我希望我的输出具有以下类型:
col1|col2|col3|col4|col5
xxxx|yyyy|zzzz|1111|2222
我的
col4
是一个数组,我想将它转换成一个单独的列。需要做什么?
我看到很多带有
flatMap
的答案,但是它们正在增加一行。我希望将元组放在另一列中但在同一行中。
以下是我当前的架构:
root
|-- PRIVATE_IP: string (nullable = true)
|-- PRIVATE_PORT: integer (nullable = true)
|-- DESTINATION_IP: string (nullable = true)
|-- DESTINATION_PORT: integer (nullable = true)
|-- collect_set(TIMESTAMP): array (nullable = true)
| |-- element: string (containsNull = true)
另外,请有人帮我解释一下数据帧和 RDD。
创建样本数据:
from pyspark.sql import Row
x = [Row(col1="xx", col2="yy", col3="zz", col4=[123,234])]
rdd = sc.parallelize([Row(col1="xx", col2="yy", col3="zz", col4=[123,234])])
df = spark.createDataFrame(rdd)
df.show()
#+----+----+----+----------+
#|col1|col2|col3| col4|
#+----+----+----+----------+
#| xx| yy| zz|[123, 234]|
#+----+----+----+----------+
使用
getItem
从数组列中提取元素,在实际情况下将 col4
替换为 collect_set(TIMESTAMP)
:
df = df.withColumn("col5", df["col4"].getItem(1)).withColumn("col4", df["col4"].getItem(0))
df.show()
#+----+----+----+----+----+
#|col1|col2|col3|col4|col5|
#+----+----+----+----+----+
#| xx| yy| zz| 123| 234|
#+----+----+----+----+----+
您有 4 个选项来提取数组内的值:
df = spark.createDataFrame([[1, [10, 20, 30, 40]]], ['A', 'B'])
df.show()
+---+----------------+
| A| B|
+---+----------------+
| 1|[10, 20, 30, 40]|
+---+----------------+
from pyspark.sql import functions as F
df.select(
"A",
df.B[0].alias("B0"), # dot notation and index
F.col("B")[1].alias("B1"), # function col and index
df.B.getItem(2).alias("B2"), # dot notation and method getItem
F.col("B").getItem(3).alias("B3"), # function col and method getItem
).show()
+---+---+---+---+---+
| A| B0| B1| B2| B3|
+---+---+---+---+---+
| 1| 10| 20| 30| 40|
+---+---+---+---+---+
如果您有很多列,请使用列表理解:
df.select(
'A', *[F.col('B')[i].alias(f'B{i}') for i in range(4)]
).show()
+---+---+---+---+---+
| A| B0| B1| B2| B3|
+---+---+---+---+---+
| 1| 10| 20| 30| 40|
+---+---+---+---+---+