Spark scala 从列表中选择多列和单列
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【中文标题】Spark scala 从列表中选择多列和单列【英文标题】:Spark scala selecting multiple columns from a list and single columns 【发布时间】:2020-11-27 15:55:20 【问题描述】:我正在尝试对数据框进行选择,但遇到了一些麻烦。
我有这个初始数据框
+----------+-------+-------+-------+
|id|value_a|value_b|value_c|value_d|
+----------+-------+-------+-------+
我要做的就是将 value_a 与 value_b 相加,并保持其他相同。所以我有这个清单
val select_list = List(id, value_c, value_d)
然后我做选择
df.select(select_list.map(col):_*, (col(value_a) + col(value_b)).as("value_b"))
我希望得到这个:
+----------+-------+-------+
|id|value_c|value_d|value_b| --- that value_b is the sum of value_a and value_b (original)
+----------+-------+-------+
但我得到“这里允许没有 _* 注释”。请记住,实际上我有很多列,所以我需要使用一个列表,我不能简单地选择每一列。我遇到了这个麻烦,因为作为 sum 的结果的新列与现有列具有相同的名称,所以我不能只 select(column("*"), sum....).drop (value_b) 否则我会删除旧列和带有总和的新列。
在一次选择中添加多列和单列的正确语法是什么,或者我还能如何解决这个问题? 现在我决定这样做:
df.select(col("*"), (col(value_a) + col(value_b)).as("value_b_tmp")).
drop("value_a", "value_b").withColumnRenamed("value_b_tmp", "value_b")
效果很好,但我知道 withColumn 和 withColumnRenamed 很昂贵,因为我正在创建一个带有新列或重命名列的新数据框,并且我正在寻找成本更低的操作。
提前致谢!
【问题讨论】:
仅供参考,您的(select_list.map(col):_*
被禁止的原因是 _* 注释必须在末尾。如果您将总和列放在列表之前,它会起作用。
【参考方案1】:
只需使用.withColumn
函数,如果存在则替换列:
df
.withColumn("value_b", col("value_a") + col("value_b"))
.select(select_list.map(col):_*)
【讨论】:
【参考方案2】:您可以创建一个新的求和字段,并将 n 列之和的运算结果收集为:
val df: DataFrame =
spark.createDataFrame(
spark.sparkContext.parallelize(Seq(Row(1,2,3),Row(1,2,3))),
StructType(List(
StructField("field1", IntegerType),
StructField("field2", IntegerType),
StructField("field3", IntegerType))))
val columnsToSum = df.schema.fieldNames
columnsToSum.filter(name => name != "field1")
.foldLeft(df.withColumn("sum", lit(0)))((df, column) =>
df.withColumn("sum", col("sum") + col(column)))
给予:
+------+------+------+---+
|field1|field2|field3|sum|
+------+------+------+---+
| 1| 2| 3| 5|
| 1| 2| 3| 5|
+------+------+------+---+
【讨论】:
以上是关于Spark scala 从列表中选择多列和单列的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
pandas使用iloc函数基于dataframe数据列的索引抽取单列或者多列数据其中多列索引需要嵌入在列表方括号[]中或使用:符号形成起始和终止范围索引