如何将字符串冒号分隔的列转换为 MapType?
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【中文标题】如何将字符串冒号分隔的列转换为 MapType?【英文标题】:How to convert string colon-separated column to MapType? 【发布时间】:2017-12-19 05:58:11 【问题描述】:我正在尝试将 Dataframe 转换为 RDD,以便将地图(带有键值对)分解为不同的行。
Info = sqlContext.read.format("csv"). \
option("delimiter","\t"). \
option("header", "True"). \
option("inferSchema", "True"). \
load("file.tsv")
DataFrame[ID: int, Date: timestamp, Comments: string]
DF中的样本数据如下。
ID Date Comments
1 2015-04-30 22:42:49.0 44:'xxxxxxxx'
2 2015-05-06 08:53:18.0 83:'aaaaaaaaa', 175:'bbbbbbbbb', 86:'cccccccccc'
3 2015-05-13 19:57:13.0 487:'yyyyyyyyyyy', 48:'zzzzzzzzzzzzzz'
现在,cmets 已经在键值对中,但它被读取为字符串,我想将每个键值对分解为不同的行。例如
Expected OUTPUT
ID Date Comments
1 2015-04-30 22:42:49.0 44:'xxxxxxxx'
2 2015-05-06 08:53:18.0 83:'aaaaaaaaa'
2 2015-05-06 08:53:18.0 175:'bbbbbbbbb'
2 2015-05-06 08:53:18.0 86:'cccccccccc'
3 2015-05-13 19:57:13.0 487:'yyyyyyyyyyy'
3 2015-05-13 19:57:13.0 48:'zzzzzzzzzzzzzz'
我尝试将其转换为 RDD 并应用 flatMap
但没有成功。我希望返回所有列。我试过这个:
Info.rdd.flatMap(lambda x: (x['SearchParams'].split(':'), x))
【问题讨论】:
便宜的把戏:df.withColumn("comments", split(regexp_replace(col("comments"), "," , ",").as("comments") , ",").as("comments") )
【参考方案1】:
使用 DataFrame API 中提供的split
和explode
函数来拆分“,”上的数据。要创建地图,您需要使用create_map
。此函数需要两个单独的列作为输入。下面是一个创建两个临时列的示例(再次使用split
):
Info.withColumn("Comments", explode(split(col("Comments"), ", ")))
.withColumn("key", split(col("Comments"), ":").getItem(0))
.withColumn("value", split(col("Comments"), ":").getItem(1))
.withColumn("Comments", create_map(col("key"), col("value")))
应该可以这样缩短(未测试):
Info.withColumn("Comments", split(explode(split(col("Comments), ", ")), ":")
.withColumn("Comments", create_map(col("Comments".getItem(0)), col("Comments").getItem(1)))
【讨论】:
感谢 Shaido。我提到了你的建议,它工作得很好。虽然我为拆分和爆炸创建了单独的函数。以上是关于如何将字符串冒号分隔的列转换为 MapType?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章