PySpark：如何在列中使用 Or 进行分组

Posted 2023-03-31

【中文标题】PySpark：如何在列中使用 Or 进行分组

【英文标题】：PySpark: How to groupby with Or in columns

【发布时间】：2019-09-20 04:10:50

【问题描述】：

我想在 PySpark 中进行分组，但该值可以出现在多个列中，因此如果它出现在任何选定的列中，它将被分组。

例如，如果我在 Pyspark 中有这张表：

我想将每个 ID 的访问和投资相加，结果是：

请注意，ID1 是前三列之一中具有 ID1 的行 0、1、3 的总和 [ID1 访问次数 = 500 + 100 + 200 = 800]。 ID2 是行 1,2 等的总和

OBS 1：为简单起见，我的示例是一个简单的数据框，但实际上是一个更大的 df，其中包含很多行和很多变量以及其他操作，而不仅仅是“求和”。 这不能在 pandas 上工作，因为它太大了。应该在 PySpark 中

OBS2：为了说明，我在 pandas 中打印了表格，但实际上它在 PySpark 中

感谢所有帮助，并提前非常感谢您

【问题讨论】：

只有 3 列，你可以做一个联合，然后按组求和

但是我不会有想要的结果。如果我这样做，这将与多列的 groupby 相同。在这种情况下，结果将与原始数据帧相同，因为没有重复组合，例如：ID123 |总和（访问） |总和（投资） 114 | 500 | 1000 213 | 100 | 200 532 | 200 | 400 134 | 200 | 200

【参考方案1】：

首先让我们创建我们的测试数据框。

>>> import pandas as pd

>>> data = 
       "ID1": [1, 2, 5, 1],
       "ID2": [1, 1, 3, 3],
       "ID3": [4, 3, 2, 4],
       "Visits": [500, 100, 200, 200],
       "Investment": [1000, 200, 400, 200]
    
>>> df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame(data))
>>> df.show()

+---+---+---+------+----------+
|ID1|ID2|ID3|Visits|Investment|
+---+---+---+------+----------+
|  1|  1|  4|   500|      1000|
|  2|  1|  3|   100|       200|
|  5|  3|  2|   200|       400|
|  1|  3|  4|   200|       200|
+---+---+---+------+----------+

一旦我们有了可以操作的 DataFrame，我们必须定义一个函数，该函数将返回来自列 ID1、ID2 和 ID3 的唯一 ID 列表。

>>> import pyspark.sql.functions as F
>>> from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType

>>> @F.udf(returnType=ArrayType(IntegerType()))
... def ids_list(*cols):
...    return list(set(cols))

现在是时候在 DataFrame 上应用我们的 udf了。

>>> df = df.withColumn('ids', ids_list('ID1', 'ID2', 'ID3'))
>>> df.show()

+---+---+---+------+----------+---------+
|ID1|ID2|ID3|Visits|Investment|      ids|
+---+---+---+------+----------+---------+
|  1|  1|  4|   500|      1000|   [1, 4]|
|  2|  1|  3|   100|       200|[1, 2, 3]|
|  5|  3|  2|   200|       400|[2, 3, 5]|
|  1|  3|  4|   200|       200|[1, 3, 4]|
+---+---+---+------+----------+---------+

要使用ids 列，我们必须将其分解为单独的行并删除ids 列。

>>> df = df.withColumn("ID", F.explode('ids')).drop('ids')
>>> df.show()

+---+---+---+------+----------+---+
|ID1|ID2|ID3|Visits|Investment| ID|
+---+---+---+------+----------+---+
|  1|  1|  4|   500|      1000|  1|
|  1|  1|  4|   500|      1000|  4|
|  2|  1|  3|   100|       200|  1|
|  2|  1|  3|   100|       200|  2|
|  2|  1|  3|   100|       200|  3|
|  5|  3|  2|   200|       400|  2|
|  5|  3|  2|   200|       400|  3|
|  5|  3|  2|   200|       400|  5|
|  1|  3|  4|   200|       200|  1|
|  1|  3|  4|   200|       200|  3|
|  1|  3|  4|   200|       200|  4|
+---+---+---+------+----------+---+

最后，我们必须按 ID 列对 DataFrame 进行分组并计算总和。最终结果按ID排序。

>>> final_df = (
...    df.groupBy('ID')
...       .agg( F.sum('Visits'), F.sum('Investment') )
...       .orderBy('ID')
... )
>>> final_df.show()

+---+-----------+---------------+
| ID|sum(Visits)|sum(Investment)|
+---+-----------+---------------+
|  1|        800|           1400|
|  2|        300|            600|
|  3|        500|            800|
|  4|        700|           1200|
|  5|        200|            400|
+---+-----------+---------------+

希望对你有用。

【参考方案2】：

您可以执行以下操作：

在所有id 列中创建array-> ids 下面的列 explodeids专栏 现在你会得到重复，以避免重复聚合使用distinct 最后groupBy ids 列并执行所有聚合

注意：：如果您的数据集可以有完全重复的行，则在创建数组之前添加一列 df.withColumn('uid', f.monotonically_increasing_id())，否则 distinct 将删除它。

数据集示例：

import pyspark.sql.functions as f

df.withColumn('ids', f.explode(f.array('id1','id2','id3'))).distinct().groupBy('ids').agg(f.sum('visits'), f.sum('investments')).orderBy('ids').show()
+---+-----------+----------------+
|ids|sum(visits)|sum(investments)|
+---+-----------+----------------+
|  1|        800|            1400|
|  2|        300|             600|
|  3|        500|             800|
|  4|        700|            1200|
|  5|        200|             400|
+---+-----------+----------------+