寻找 pyspark 的 arrays_zip 的逆

Posted 2023-03-31

【中文标题】寻找 pyspark 的 arrays_zip 的逆

【英文标题】：Looking for an inverse of pyspark's arrays_zip

【发布时间】：2020-06-23 13:57:55

【问题描述】：

我有以下格式讨厌的输入数据框：

from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F

spark = SparkSession.builder.master("local").getOrCreate()

input_df = spark.createDataFrame(
    [
        ('Alice;Bob;Carol',),
        ('12;13;14',),
        ('5;;7',),
        ('1;;3',),
        (';;3',)
    ],
    ['data']
)
  
input_df.show()

# +---------------+
# |           data|
# +---------------+
# |Alice;Bob;Carol|
# |       12;13;14|
# |           5;;7|
# |           1;;3|
# |            ;;3|
# +---------------+

实际输入是以分号分隔的 CSV 文件，其中一列包含一个人的值。每个人可以有不同数量的值。这里，Alice 有 3 个值，Bob 只有一个，Carol 有 4 个值。

我想在 PySpark 中将其转换为一个输出数据框，该数据框为每个人保存一个数组，在此示例中，输出为：

result = spark.createDataFrame(
    [
        ("Alice", [12, 5, 1]),
        ("Bob", [13,]),
        ("Carol", [14, 7, 3, 3])
    ],
    ['name', 'values']
)

result.show()

# +-----+-------------+
# | name|       values|
# +-----+-------------+
# |Alice|   [12, 5, 1]|
# |  Bob|         [13]|
# |Carol|[14, 7, 3, 3]|
# +-----+-------------+

我该怎么做？我想这将是F.arrays_zip()、F.split() 和/或F.explode() 的某种组合，但我想不通。

我目前被困在这里，这是我目前的尝试：

(input_df
    .withColumn('splits', F.split(F.col('data'), ';'))
    .drop('data')
).show()

# +-------------------+
# |             splits|
# +-------------------+
# |[Alice, Bob, Carol]|
# |       [12, 13, 14]|
# |           [5, , 7]|
# |           [1, , 3]|
# |            [, , 3]|
# +-------------------+

【参考方案1】：

一种方法可以是读取第一行作为标题，然后取消透视数据

df1 = spark.createDataFrame([(12,13,14),(5,None,7),(1,None,3),(None,None,3)], ['Alice','Bob','Carol'])

df1.show()
+-----+----+-----+
|Alice| Bob|Carol|
+-----+----+-----+
|   12|  13|   14|
|    5|null|    7|
|    1|null|    3|
| null|null|    3|
+-----+----+-----+

df1.select(f.expr('''stack(3,'Alice',Alice,'Bob',Bob,'Carol',Carol) as (Name,Value)'''))\
   .groupBy('Name').agg(f.collect_list('value').alias('Value')).orderBy('Name').show()

+-----+-------------+
| Name|        Value|
+-----+-------------+
|Alice|   [12, 5, 1]|
|  Bob|         [13]|
|Carol|[14, 7, 3, 3]|
+-----+-------------+

要动态传递列，请使用以下代码

cols = ','.join([f"'i[0]',i[1]" for i in zip(df1.columns,df1.columns)])
df1.select(f.expr(f'''stack(3,cols) as (Name,Value)''')).groupBy('Name').agg(f.collect_list('value').alias('Value')).orderBy('Name').show()

+-----+-------------+
| Name|        Value|
+-----+-------------+
|Alice|   [12, 5, 1]|
|  Bob|         [13]|
|Carol|[14, 7, 3, 3]|
+-----+-------------+

【参考方案2】：

Solution for Spark-2.4+:

使用 groupBy 将所有行合并为一行，使用 collect_list 然后拆分以创建新列。

使用

arrays_zip

压缩数组并创建嵌套数组[key,[values]] 最后

explode

嵌套数组。

Example:

df.show()
#+---------------+
#|           data|
#+---------------+
#|Alice;Bob;Carol|
#|       12;13;14|
#|           5;;7|
#|           1;;3|
#|            ;;3|
#+---------------+
from pyspark.sql.functions import *

df.agg(split(concat_ws("|",collect_list(col("data"))),"\\|").alias("tmp")).\
withColumn("col1",split(element_at(col("tmp"),1),";")).\
withColumn("col2",split(element_at(col("tmp"),2),";")).\
withColumn("col3",split(element_at(col("tmp"),3),";")).\
withColumn("col4",split(element_at(col("tmp"),4),";")).\
withColumn("zip",arrays_zip(col("col1"),arrays_zip(col("col2"),col("col3"),col("col4")))).\
selectExpr("explode(zip)as tmp").\
selectExpr("tmp.*").\
toDF("name","values").\
show(10,False)

#+-----+----------+
#|name |values    |
#+-----+----------+
#|Alice|[12, 5, 1]|
#|Bob  |[13, , ]  |
#|Carol|[14, 7, 3]|
#+-----+----------+

---

对于 spark < 2.4 使用 udf 作为 arrays_zip 并使用 getItem(<n>) 而不是 element_at 函数。

【讨论】：

非常感谢！在我的原始数据集中，我有数百列，即数百个名字，如 Alice、Bob 和 Carol。有没有办法循环所有在您的答案中创建“col1”、“col2”等的行？

@AlexanderEngelhardt，对于动态创建 element_at 列，您可以使用此处提到的类似方法：***.com/questions/61757408/…***.com/questions/48134478/…

【参考方案3】：

我建议将数据读取为; separeted csv，然后处理以获取name 和values 列，如下所示-

请注意，此代码是用 scala 编写的，但类似的代码可以在 pyspark 中实现，只需很少的改动

加载;分隔的csv

   val data =
      """
        |Alice;Bob;Carol
        |       12;13;14
        |           5;;7
        |           1;;3
        |            ;;3
      """.stripMargin
    val stringDS = data.split(System.lineSeparator())
      .map(_.split("\\;").map(_.replaceAll("""^[ \t]+|[ \t]+$""", "")).mkString(";"))
      .toSeq.toDS()
    val df = spark.read
      .option("sep", ";")
      .option("inferSchema", "true")
      .option("header", "true")
      .option("nullValue", "null")
      .csv(stringDS)
    df.printSchema()
    df.show(false)
    /**
      * root
      * |-- Alice: integer (nullable = true)
      * |-- Bob: integer (nullable = true)
      * |-- Carol: integer (nullable = true)
      *
      * +-----+----+-----+
      * |Alice|Bob |Carol|
      * +-----+----+-----+
      * |12   |13  |14   |
      * |5    |null|7    |
      * |1    |null|3    |
      * |null |null|3    |
      * +-----+----+-----+
      */

导出name 和values 列

    val columns = df.columns.map(c => expr(s"named_struct('name', '$c', 'values',  collect_list($c))"))
    df.select(array(columns: _*).as("array"))
      .selectExpr("inline_outer(array)")
      .show(false)
    /**
      * +-----+-------------+
      * |name |values       |
      * +-----+-------------+
      * |Alice|[12, 5, 1]   |
      * |Bob  |[13]         |
      * |Carol|[14, 7, 3, 3]|
      * +-----+-------------+
      */