根据另一列值更新数据框的列

Posted 2023-03-23

【中文标题】根据另一列值更新数据框的列

【英文标题】：Updating a column of a dataframe based on another column value

【发布时间】：2017-11-11 06:29:31

【问题描述】：

我正在尝试使用 Scala 中另一列的值来更新列的值。

这是我的数据框中的数据：

+-------------------+------+------+-----+------+----+--------------------+-----------+
|UniqueRowIdentifier|   _c0|   _c1|  _c2|   _c3| _c4|                 _c5|isBadRecord|
+-------------------+------+------+-----+------+----+--------------------+-----------+
|                  1|     0|     0| Name|     0|Desc|                    |          0|
|                  2|  2.11| 10000|Juice|     0| XYZ|2016/12/31 : Inco...|          0|
|                  3|-0.500|-24.12|Fruit|  -255| ABC| 1994-11-21 00:00:00|          0|
|                  4| 0.087|  1222|Bread|-22.06|    | 2017-02-14 00:00:00|          0|
|                  5| 0.087|  1222|Bread|-22.06|    |                    |          0|
+-------------------+------+------+-----+------+----+--------------------+-----------+

这里的列 _c5 包含一个不正确的值（Row2 中的值具有字符串 Incorrect），基于此我想将其 isBadRecord 字段更新为 1。

有没有办法更新这个字段？

【参考方案1】：

您可以使用withColumn api 并使用满足您需要的functions 之一为不良记录填写1。

对于您的情况，您可以编写 udf 函数

def fillbad = udf((c5 : String) => if(c5.contains("Incorrect")) 1 else 0)

并将其称为

val newDF = dataframe.withColumn("isBadRecord", fillbad(dataframe("_c5")))

【讨论】：

如何使用 withColumn api 检查一列的值并根据该值更新另一列？

更新我的答案请检查

与其创建一个UDF来检查一个简单的'contains'，不如在withColumn本身中使用'contains'！

我已经用过很多次了。 df.withColumn("isBadRecord", when(col("_c5").contains("Incorrect"),1).otherwise(0))

@AvikAggarwal 而不是对有效答案发表评论和投票，为什么不用另一个答案来回答这个问题。我再次感谢您对一个有效的答案投反对票

【参考方案2】：

我建议您像在 SQL 中那样考虑它，而不是考虑更新它；您可以执行以下操作：

import org.spark.sql.functions.when

val spark: SparkSession = ??? // your spark session
val df: DataFrame = ??? // your dataframe

import spark.implicits._

df.select(
  $"UniqueRowIdentifier", $"_c0", $"_c1", $"_c2", $"_c3", $"_c4",
  $"_c5", when($"_c5".contains("Incorrect"), 1).otherwise(0) as "isBadRecord")

这是一个独立的脚本，您可以将其复制并粘贴到 Spark shell 上以在本地查看结果：

import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.types._

sc.setLogLevel("ERROR")

val schema = 
  StructType(Seq(
    StructField("UniqueRowIdentifier", IntegerType),
    StructField("_c0", DoubleType),
    StructField("_c1", DoubleType),
    StructField("_c2", StringType),
    StructField("_c3", DoubleType),
    StructField("_c4", StringType),
    StructField("_c5", StringType),
    StructField("isBadRecord", IntegerType)))

val contents =
  Seq(
    Row(1,  0.0  ,     0.0 ,  "Name",    0.0, "Desc",                       "", 0),
    Row(2,  2.11 , 10000.0 , "Juice",    0.0,  "XYZ", "2016/12/31 : Incorrect", 0),
    Row(3, -0.5  ,   -24.12, "Fruit", -255.0,  "ABC",    "1994-11-21 00:00:00", 0),
    Row(4,  0.087,  1222.0 , "Bread",  -22.06,    "",    "2017-02-14 00:00:00", 0),
    Row(5,  0.087,  1222.0 , "Bread",  -22.06,    "",                       "", 0)
  )

val df = spark.createDataFrame(sc.parallelize(contents), schema)

df.show()

val withBadRecords =
  df.select(
    $"UniqueRowIdentifier", $"_c0", $"_c1", $"_c2", $"_c3", $"_c4",
    $"_c5", when($"_c5".contains("Incorrect"), 1).otherwise(0) as "isBadRecord")

withBadRecords.show()

其相关输出如下：

+-------------------+-----+-------+-----+------+----+--------------------+-----------+
|UniqueRowIdentifier|  _c0|    _c1|  _c2|   _c3| _c4|                 _c5|isBadRecord|
+-------------------+-----+-------+-----+------+----+--------------------+-----------+
|                  1|  0.0|    0.0| Name|   0.0|Desc|                    |          0|
|                  2| 2.11|10000.0|Juice|   0.0| XYZ|2016/12/31 : Inco...|          0|
|                  3| -0.5| -24.12|Fruit|-255.0| ABC| 1994-11-21 00:00:00|          0|
|                  4|0.087| 1222.0|Bread|-22.06|    | 2017-02-14 00:00:00|          0|
|                  5|0.087| 1222.0|Bread|-22.06|    |                    |          0|
+-------------------+-----+-------+-----+------+----+--------------------+-----------+

+-------------------+-----+-------+-----+------+----+--------------------+-----------+
|UniqueRowIdentifier|  _c0|    _c1|  _c2|   _c3| _c4|                 _c5|isBadRecord|
+-------------------+-----+-------+-----+------+----+--------------------+-----------+
|                  1|  0.0|    0.0| Name|   0.0|Desc|                    |          0|
|                  2| 2.11|10000.0|Juice|   0.0| XYZ|2016/12/31 : Inco...|          1|
|                  3| -0.5| -24.12|Fruit|-255.0| ABC| 1994-11-21 00:00:00|          0|
|                  4|0.087| 1222.0|Bread|-22.06|    | 2017-02-14 00:00:00|          0|
|                  5|0.087| 1222.0|Bread|-22.06|    |                    |          0|
+-------------------+-----+-------+-----+------+----+--------------------+-----------+

【讨论】：

如果_c5 具有2016/12/31 : Incorrect data 作为值，答案是否仍然有效？我猜不是。

你说得对，我修正了我的答案以反映原始问题中的要求。

【参考方案3】：

最好的选择是创建一个 UDF 并尝试将其转换为日期格式。 如果可以转换则返回 0 否则返回 1

即使您的日期格式不正确也可以使用

      val spark = SparkSession.builder().master("local")
        .appName("test").getOrCreate()

      import spark.implicits._

//create test dataframe
      val data = spark.sparkContext.parallelize(Seq(
        (1,"1994-11-21 Xyz"),
        (2,"1994-11-21 00:00:00"),
        (3,"1994-11-21 00:00:00")
      )).toDF("id", "date")

// create udf which tries to convert to date format
// returns 0 if success and returns 1 if failure 
      val check = udf((value: String) => 
        Try(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").parse(value)) match 
          case Success(d) => 1
          case Failure(e) => 0
        
      )

// Add column 
      data.withColumn("badData", check($"date")).show

希望这会有所帮助！

【讨论】：

如果字段值中的单词与不正确的单词不同，上述答案是否有效？