Spark将多组行过滤为单行

Posted 2023-04-15

【中文标题】Spark将多组行过滤为单行

【英文标题】：Spark filter multiple group of rows to a single row

【发布时间】：2018-05-15 16:46:17

【问题描述】：

我正在努力实现以下目标，

假设我有一个包含以下列的数据框

id  | name  | alias
-------------------
1   | abc   | short
1   | abc   | ailas-long-1
1   | abc   | another-long-alias
2   | xyz   | short_alias
2   | xyz   | same_length
3   | def   | alias_1

我想按 id 和 name 分组并选择较短的别名，

我期待的输出是

id  | name  | alias
-------------------
1   | abc   | short
2   | xyz   | short_alias
3   | def   | alias_1

我可以使用 window 和 row_number 来实现这一点，有没有其他有效的方法可以获得相同的结果。一般来说，第三列过滤条件可以是任何东西，在这种情况下是字段的长度。

任何帮助将不胜感激。

谢谢。

【问题讨论】：

查看您预期的数据框，似乎简单的过滤器就可以解决问题。 df.filter(df['alias'] == 'short-alias')

不，这些是样本，可以有任何值。我将编辑问题以使其清楚

【参考方案1】：

您需要做的就是使用length 内置函数并在window 函数中使用它

from pyspark.sql import functions as f
from pyspark.sql import Window

windowSpec = Window.partitionBy('id', 'name').orderBy('length')

df.withColumn('length', f.length('alias'))\
    .withColumn('length', f.row_number().over(windowSpec))\
    .filter(f.col('length') == 1)\
    .drop('length')\
    .show(truncate=False)

这应该给你

+---+----+-----------+
|id |name|alias      |
+---+----+-----------+
|3  |def |alias_1    |
|1  |abc |short      |
|2  |xyz |short_alias|
+---+----+-----------+

【讨论】：

上面代码中的window有什么用，我看不到它的用法。

谢谢，我使用了你之前提到的使用 row_number 的方法，因为我需要最后一列的长度最短。如果我先使用，它不会确保它总是较短的长度。我想知道是否还有其他方法。

是的，你是绝对正确的@Murali。又是我的错。我已经更新了我的答案，供您接受和投票。 ：） 谢谢。我认为这是我心目中最好的方法。

【参考方案2】：

没有窗口的解决方案（不是很漂亮..），我认为最简单的 rdd 解决方案：

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql import HiveContext
hiveCtx = HiveContext(sc)

rdd = sc.parallelize([(1   , "abc"   , "short-alias"),
                     (1   , "abc"   , "short"),
                         (1   , "abc"   , "ailas-long-1"),
                         (1   , "abc"   , "another-long-alias"),
                         (2   , "xyz"   , "same_length"),
                         (2   , "xyz"   , "same_length1"),
                         (3   , "def"   , "short_alias") ])

df = hiveCtx.createDataFrame(\
rdd, ["id", "name", "alias"])

len_df = df.groupBy(["id", "name"]).agg(F.min(F.length("alias")).alias("alias_len"))

df = df.withColumn("alias_len", F.length("alias"))

cond = ["alias_len", "id", "name"]

df.join(len_df, cond).show()

print rdd.map(lambda x: ((x[0], x[1]), x[2]))\
    .reduceByKey(lambda x,y: x if len(x) < len(y) else y ).collect()

输出：

+---------+---+----+-----------+
|alias_len| id|name|      alias|
+---------+---+----+-----------+
|       11|  3| def|short_alias|
|       11|  2| xyz|same_length|
|        5|  1| abc|      short|
+---------+---+----+-----------+

[((2, 'xyz'), 'same_length'), ((3, 'def'), 'short_alias'), ((1, 'abc'), 'short')]