pyspark 中的 Pandas UDF
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【中文标题】pyspark 中的 Pandas UDF【英文标题】:Pandas UDF in pyspark 【发布时间】:2020-10-16 20:15:34 【问题描述】:我正在尝试对 spark 数据框进行一系列观察。基本上我有一个日期列表,我应该为每个组创建缺少的一个。
在 pandas 中有 reindex
函数,在 pyspark 中没有。
我试图实现一个熊猫 UDF:
@pandas_udf(schema, functionType=PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def reindex_by_date(df):
df = df.set_index('dates')
dates = pd.date_range(df.index.min(), df.index.max())
return df.reindex(dates, fill_value=0).ffill()
这看起来应该做我需要的,但是它失败了这个消息
AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values
.我在这里做错了什么?
完整代码如下:
data = spark.createDataFrame(
[(1, "2020-01-01", 0),
(1, "2020-01-03", 42),
(2, "2020-01-01", -1),
(2, "2020-01-03", -2)],
('id', 'dates', 'value'))
data = data.withColumn('dates', col('dates').cast("date"))
schema = StructType([
StructField('id', IntegerType()),
StructField('dates', DateType()),
StructField('value', DoubleType())])
@pandas_udf(schema, functionType=PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def reindex_by_date(df):
df = df.set_index('dates')
dates = pd.date_range(df.index.min(), df.index.max())
return df.reindex(dates, fill_value=0).ffill()
data = data.groupby('id').apply(reindex_by_date)
理想情况下,我想要这样的东西:
+---+----------+-----+
| id| dates|value|
+---+----------+-----+
| 1|2020-01-01| 0|
| 1|2020-01-02| 0|
| 1|2020-01-03| 42|
| 2|2020-01-01| -1|
| 2|2020-01-02| 0|
| 2|2020-01-03| -2|
+---+----------+-----+
【问题讨论】:
【参考方案1】:案例 1:每个 ID 都有一个单独的日期范围。
我会尽量减少 udf 的内容。在这种情况下,我只会计算 udf 中每个 ID 的日期范围。对于其他部分,我将使用 Spark 原生函数。
from pyspark.sql import types as T
from pyspark.sql import functions as F
# Get min and max date per ID
date_ranges = data.groupby('id').agg(F.min('dates').alias('date_min'), F.max('dates').alias('date_max'))
# Calculate the date range for each ID
@F.udf(returnType=T.ArrayType(T.DateType()))
def get_date_range(date_min, date_max):
return [t.date() for t in list(pd.date_range(date_min, date_max))]
# To get one row per potential date, we need to explode the UDF output
date_ranges = date_ranges.withColumn(
'dates',
F.explode(get_date_range(F.col('date_min'), F.col('date_max')))
)
date_ranges = date_ranges.drop('date_min', 'date_max')
# Add the value for existing entries and add 0 for others
result = date_ranges.join(
data,
['id', 'dates'],
'left'
)
result = result.fillna('value': 0)
案例 2:所有 id 的日期范围相同
我认为这里没有必要使用 UDF。您想要的内容可以以不同的方式存档:首先,您可以获得所有可能的 ID 和所有必要的日期。其次,你交叉加入它们,这将为你提供所有可能的组合。第三,将原始数据左连接到组合上。四、将出现的空值替换为0。
# Get all unique ids
ids_df = data.select('id').distinct()
# Get the date series
date_min, date_max = data.agg(F.min('dates'), F.max('dates')).collect()[0]
dates = [[t.date()] for t in list(pd.date_range(date_min, date_max))]
dates_df = spark.createDataFrame(data=dates, schema="dates:date")
# Calculate all combinations
all_comdinations = ids_df.crossJoin(dates_df)
# Add the value column
result = all_comdinations.join(
data,
['id', 'dates'],
'left'
)
# Replace all null values with 0
result = result.fillna('value': 0)
请注意此解决方案的以下限制:
-
crossJoin 的成本可能很高。可以在this related question 中找到解决此问题的一种潜在解决方案。
collect 语句和 Pandas 的使用会导致 Spark 转换的并行化不完美。
[编辑] 分为两种情况,因为我首先认为所有 ID 都具有相同的日期范围。
【讨论】:
这可能有效,但是每个id
的min
和max
日期可能不同。在示例中它们是相同的,但并非总是如此。
感谢您的澄清。对于每个id
都有自己的日期范围的情况,我添加了另一个解决方案。以上是关于pyspark 中的 Pandas UDF的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
df.groupby('id').resample('D').last() 在 Pandas 中的 Pyspark 等效项
PySpark DataFrames 是不是具有像 Pandas 中的“管道”功能?
字符串中的 Pyspark 双字符替换避免某些单词而不映射到 pandas 或 rdd