拆分 pyspark 数据框列并限制拆分
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【中文标题】拆分 pyspark 数据框列并限制拆分【英文标题】:Split pyspark dataframe column and limit the splits 【发布时间】:2021-11-25 11:19:10 【问题描述】:我有以下 spark 数据框。
Column_1
Physics=99;name=Xxxx;age=15
Physics=97;chemistry=85;name=yyyy;age=14
Physics=97;chemistry=85;maths=65;name=zzzz;age=14
我必须将上面的数据框列拆分为多个列,如下所示。
column_1 name age
Physics=99 Xxxx 15
Physics=97;chemistry=85 yyyy 14
Physics=97;chemistry=85;maths=65 zzzz 14
我尝试使用分隔符进行拆分;和限制。但它也将主题分成不同的列。姓名和年龄合并到一个列中。我要求将所有科目放在一列中,仅将姓名和年龄放在单独的列中。
是否有可能在 Pyspark 中实现这一点。
【问题讨论】:
作为数组还是字符串? 我需要它作为字符串 【参考方案1】:您可以使用替换技巧来拆分列。
df = spark.createDataFrame([('Physics=99;name=Xxxx;age=15'),('Physics=97;chemistry=85;name=yyyy;age=14'),('Physics=97;chemistry=85;maths=65;name=zzzz;age=14')], 'string').toDF('c1')
df.withColumn('c1', f.regexp_replace('c1', ';name', ',name')) \
.withColumn('c1', f.regexp_replace('c1', ';age', ',age')) \
.withColumn('c1', f.split('c1', ',')) \
.select(
f.col('c1')[0].alias('stat'),
f.col('c1')[1].alias('name'),
f.col('c1')[2].alias('age')) \
.show(truncate=False)
+--------------------------------+---------+------+
|stat |name |age |
+--------------------------------+---------+------+
|Physics=99 |name=Xxxx|age=15|
|Physics=97;chemistry=85 |name=yyyy|age=14|
|Physics=97;chemistry=85;maths=65|name=zzzz|age=14|
+--------------------------------+---------+------+
【讨论】:
【参考方案2】:您可以这样做以使用正则表达式提取名称:
import pyspark.sql.functions as F
df = spark.createDataFrame([("Physics=99;name=Xxxx;age=15",), ("Physics=97;chemistry=85;name=yyyy;age=14",),("Physics=97;chemistry=85;maths=65;name=zzzz;age=14",)], ["Column1"])
new_df = df.withColumn("name", F.regexp_extract('Column1', r'name=(\w+)', 1).alias('name'))
new_df.show()
输出:
+--------------------+----+
| Column1|name|
+--------------------+----+
|Physics=99;name=X...|Xxxx|
|Physics=97;chemis...|yyyy|
|Physics=97;chemis...|zzzz|
+--------------------+----+
【讨论】:
以上是关于拆分 pyspark 数据框列并限制拆分的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章