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Pyspark-从每列中选择不同的值

pyspark-sql pyspark apache-spark python-3.x python

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LEJ · 技术社区 · 7 年前

我试图在数据帧的每一列中找到所有不同的值,并在一个表中显示。

示例数据:

|-----------|-----------|-----------|
|   COL_1   |   COL_2   |   COL_3   | 
|-----------|-----------|-----------|
|     A     |     C     |     D     |
|     A     |     C     |     D     |
|     A     |     C     |     E     |
|     B     |     C     |     E     |
|     B     |     C     |     F     |
|     B     |     C     |     F     |
|-----------|-----------|-----------|

输出示例:

|-----------|-----------|-----------|
|   COL_1   |   COL_2   |   COL_3   | 
|-----------|-----------|-----------|
|     A     |     C     |     D     |
|     B     |           |     E     |
|           |           |     F     |
|-----------|-----------|-----------|

这有可能吗?我可以在不同的桌子上做,但是在一张桌子上做会更好。

1 回复 | 直到 7 年前

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pault Tanjin 7 年前

这里最简单的就是使用 pyspark.sql.functions.collect_set

import pyspark.sql.functions as f
df.select(*[f.collect_set(c).alias(c) for c in df.columns]).show()
#+------+-----+---------+
#| COL_1|COL_2|    COL_3|
#+------+-----+---------+
#|[B, A]|  [C]|[F, E, D]|
#+------+-----+---------+

显然,这会将数据作为一行返回。

相反,如果你想得到你在问题中所写的结果(每一列每一个唯一值对应一行),这是可行的,但需要相当多的pyspark技巧(而且任何解决方案都可能效率要低得多)。

选项1:分解并合并

你可以用 pyspark.sql.functions.posexplode functools.reduce :

from functools import reduce 

unique_row = df.select(*[f.collect_set(c).alias(c) for c in df.columns])

final_df = reduce(
    lambda a, b: a.join(b, how="outer", on="pos"),
    (unique_row.select(f.posexplode(c).alias("pos", c)) for c in unique_row.columns)
).drop("pos")

final_df.show()
#+-----+-----+-----+
#|COL_1|COL_2|COL_3|
#+-----+-----+-----+
#|    A| null|    E|
#| null| null|    D|
#|    B|    C|    F|
#+-----+-----+-----+

选项2:按位置选择

首先计算最大数组的大小并将其存储在新列中 max_length . 如果索引中存在值,则从每个数组中选择元素。

我们再次使用 pyspark.sql.functions函数.爆炸 但这次只需要创建一个列来表示要提取的每个数组中的索引。

最后我们使用 this trick

final_df= df.select(*[f.collect_set(c).alias(c) for c in df.columns])\
    .withColumn("max_length", f.greatest(*[f.size(c) for c in df.columns]))\
    .select("*", f.expr("posexplode(split(repeat(',', max_length-1), ','))"))\
    .select(
        *[
            f.expr(
                "case when size({c}) > pos then {c}[pos] else null end AS {c}".format(c=c))
            for c in df.columns
        ]
    )

final_df.show()
#+-----+-----+-----+
#|COL_1|COL_2|COL_3|
#+-----+-----+-----+
#|    B|    C|    F|
#|    A| null|    E|
#| null| null|    D|
#+-----+-----+-----+