如何从字符串值中获取数字代码？

Posted 2023-04-15

【中文标题】如何从字符串值中获取数字代码？

【英文标题】：How to get numeric codes from string values?

【发布时间】：2017-01-26 02:12:55

【问题描述】：

我已经使用 pyspark.sql 将 csv 文件导入到 spark 中，并通过以下方式将其注册为临时表：

import pyspark
from pyspark.sql import SQLContext
sc = pyspark.SparkContext()
from pyspark.sql import HiveContext

sqlCtx= HiveContext(sc)
spark_df = sqlCtx.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load("./data/geo_file.csv")
spark_df.registerTempTable("geo_table")

在“geo_table”表中有一个名为“geo_location”的列，其值如下：

美国>TX>618

美国>新泽西州>241

美国>新泽西

我的问题是，如何将这些文本值转换为数值？在 sql 或 pyspark.sql 中？

在 Pandas 中，我会这样做

df["geo_location_categories"] = df["geo_location"].astype('category')
df["geo_location_codes"] = df["geo_location_categories"].cat.codes 

【参考方案1】：

在我看来，有几种方法可以解决您的问题。如果您只需要将“geo_location”列转换为数字列 - 您可以使用 UDF。您可以通过以下方式定义 UDF（对不起，Scala 中的代码）：

val toInt = udf[Int, String](str => 
   // convert your geo location string into integer using existing business logic
)

之后，您可以通过以下方式使用此 UDF：

var df = spark_df.withColumn("geo_location_codes", toInt(spark_df("geo_location")))

另外我认为应该可以使用 UserDefinedType 作为列类型。但是，这取决于您使用的 Spark 版本。看看这个问题了解更多信息：How to define schema for custom type in Spark SQL?

希望这些信息对您有用。