在pyspark中创建带有arraytype列的数据框

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【中文标题】在pyspark中创建带有arraytype列的数据框【英文标题】:Create dataframe with arraytype column in pyspark 【发布时间】:2020-09-24 07:32:16 【问题描述】:

我正在尝试使用 ArrayType() 列创建一个新的数据框,我尝试了定义架构和不定义架构,但无法获得所需的结果。我下面的代码带有架构

from pyspark.sql.types import *
l = [[1,2,3],[3,2,4],[6,8,9]]
schema = StructType([
  StructField("data", ArrayType(IntegerType()), True)
])
df = spark.createDataFrame(l,schema)
df.show(truncate = False)

这给出了错误:

ValueError: 对象 (3) 的长度与字段的长度不匹配 (1)

期望的输出:

+---------+
|data     |
+---------+
|[1,2,3]  |
|[3,2,4]  |
|[6,8,9]  |
+---------+

编辑:

我发现了一件奇怪的事情(至少对我来说):

如果我们使用下面的代码,它会给出预期的结果:

import pyspark.sql.functions as f
data = [
    ('person', ['john', 'sam', 'jane']),
    ('pet', ['whiskers', 'rover', 'fido'])
]

df = spark.createDataFrame(data, ["type", "names"])
df.show(truncate=False)

这给出了以下预期输出:

+------+-----------------------+
|type  |names                  |
+------+-----------------------+
|person|[john, sam, jane]      |
|pet   |[whiskers, rover, fido]|
+------+-----------------------+

但是如果我们删除第一列,那么它会给出意想不到的结果。

import pyspark.sql.functions as f
data = [
    (['john', 'sam', 'jane']),
    (['whiskers', 'rover', 'fido'])
]

df = spark.createDataFrame(data, ["names"])
df.show(truncate=False)

这给出了以下输出:

+--------+-----+----+
|names   |_2   |_3  |
+--------+-----+----+
|john    |sam  |jane|
|whiskers|rover|fido|
+--------+-----+----+

【问题讨论】:

要创建一个具有单个元素的元组,请在末尾添加一个逗号。 (['john', 'sam', 'jane'],) 逗号构成元组,而不是括号。 1, 是一个元组。 【参考方案1】:

我想你已经有了问题的答案。另一种解决方案是:

>>> l = [([1,2,3],), ([3,2,4],),([6,8,9],)]
>>> df = spark.createDataFrame(l, ['data'])
>>> df.show()

+---------+
|     data|
+---------+
|[1, 2, 3]|
|[3, 2, 4]|
|[6, 8, 9]|
+---------+

>>> from pyspark.sql.functions import array

>>> l = [[1,2,3],[3,2,4],[6,8,9]]
>>> df = spark.createDataFrame(l)
>>> df = df.withColumn('data',array(df.columns))
>>> df = df.select('data')
>>> df.show()
+---------+
|     data|
+---------+
|[1, 2, 3]|
|[3, 2, 4]|
|[6, 8, 9]|
+---------+

关于奇怪的事情,这并不奇怪,但你需要记住,具有单个值的元组就是单个值本身

>>> (['john', 'sam', 'jane'])
['john', 'sam', 'jane']

>>> type((['john', 'sam', 'jane']))
<class 'list'>

所以createDataFrame 看到的是列表而不是元组。

【讨论】:

所以,createDataframe 为每一行获取元组,一个元组由结尾 , 表示。我做对了吗? 是的,根据文档,逗号是构造元组的一种方法:docs.python.org/3.3/library/stdtypes.html?highlight=tuple#tuple

以上是关于在pyspark中创建带有arraytype列的数据框的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

在 hive 中创建带有附加列的表

使用带有 Spark 版本 2.2 的 row_number() 函数在 PySpark DataFrame 中创建每一行的行号

如何在 Pyspark Dataframe 中创建多列的所有成对组合?

在 PySpark 中将 ArrayType(StringType()) 的列转换为 ArrayType(DateType())

在 for 循环中使用 udf 在 Pyspark 中创建多个列

在 PySpark 中将 StringType 转换为 ArrayType