我正在从RDD创建一个DataFrame,其中一个值是date
。我不知道如何在架构中指定DateType()
。
让我来说明手头的问题 -
我们可以将date
加载到DataFrame中的一种方法是首先将其指定为字符串,然后使用date
函数将其转换为正确的to_date()。
from pyspark.sql.types import Row, StructType, StructField, StringType, IntegerType, DateType
from pyspark.sql.functions import col, to_date
values=sc.parallelize([(3,'2012-02-02'),(5,'2018-08-08')])
rdd= values.map(lambda t: Row(A=t[0],date=t[1]))
# Importing date as String in Schema
schema = StructType([StructField('A', IntegerType(), True), StructField('date', StringType(), True)])
df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)
# Finally converting the string into date using to_date() function.
df = df.withColumn('date',to_date(col('date'), 'yyyy-MM-dd'))
df.show()
+---+----------+
| A| date|
+---+----------+
| 3|2012-02-02|
| 5|2018-08-08|
+---+----------+
df.printSchema()
root
|-- A: integer (nullable = true)
|-- date: date (nullable = true)
有没有办法,我们可以在DateType()
使用schema
,并避免必须明确地将string
转换为date
?
像这样的东西 -
values=sc.parallelize([(3,'2012-02-02'),(5,'2018-08-08')])
rdd= values.map(lambda t: Row(A=t[0],date=t[1]))
# Somewhere we would need to specify date format 'yyyy-MM-dd' too, don't know where though.
schema = StructType([StructField('A', DateType(), True), StructField('date', DateType(), True)])
更新:根据@ user10465355的建议,以下代码有效 -
import datetime
schema = StructType([
StructField('A', IntegerType(), True),
StructField('date', DateType(), True)
])
rdd= values.map(lambda t: Row(A=t[0],date=datetime.datetime.strptime(t[1], "%Y-%m-%d")))
df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)
df.show()
+---+----------+
| A| date|
+---+----------+
| 3|2012-02-02|
| 5|2018-08-08|
+---+----------+
df.printSchema()
root
|-- A: integer (nullable = true)
|-- date: date (nullable = true)
长话短说,与外部对象的RDD
一起使用的模式不打算以这种方式使用 - 声明的类型应该反映数据的实际状态,而不是期望的状态。
换句话说,允许:
schema = StructType([
StructField('A', IntegerType(), True),
StructField('date', DateType(), True)
])
对应于date
field should use datetime.date
的数据。所以例如你的RDD[Tuple[int, str]]
:
import datetime
spark.createDataFrame(
# Since values from the question are just two element tuples
# we can use mapValues to transform the "value"
# but in general case you'll need map
values.mapValues(datetime.date.fromisoformat),
schema
)
您可以获得所需行为的最接近的是使用RDD[Row]
转换数据(dicts
)和JSON阅读器
from pyspark.sql import Row
spark.read.schema(schema).json(rdd.map(Row.asDict))
或更好的显式JSON转储:
import json
spark.read.schema(schema).json(rdd.map(Row.asDict).map(json.dumps))
但这当然比明确的演员要贵得多,BTW在你所描述的简单案例中很容易自动化:
from pyspark.sql.functions import col
(spark
.createDataFrame(values, ("a", "date"))
.select([col(f.name).cast(f.dataType) for f in schema]))