【发布时间】:2021-07-25 17:14:02
【问题描述】:
我有一个 PySpark 数据框,其中包含由“trajectories_id”列标识的不同轨迹的纬度/经度点。
| trajectory_id | latitude | longitude |
|---|---|---|
| 1 | 45 | 5 |
| 1 | 45 | 6 |
| 1 | 45 | 7 |
| 2 | 46 | 5 |
| 2 | 46 | 6 |
| 2 | 46 | 7 |
我想要做的是为每个 track_id 提取一个 LineString 并将其存储在另一个数据框中,其中每一行表示带有“id”和“geometry”列的轨迹。在这个例子中,输出应该是:
| trajectory_id | geometry |
|---|---|
| 1 | LINESTRING (5 45, 6 45, 7 45) |
| 2 | LINESTRING (5 46, 6 46, 7 46) |
这类似于this question 中提出的问题,但就我而言,我需要使用 PySpark。
我尝试了以下方法:
import pandas as pd
from shapely.geometry import Point,LineString
df = pd.DataFrame([[1, 45,5], [1, 45,6], [1, 45,7],[2, 46,5], [2, 46,6], [2, 46,7]], columns=['trajectory_id', 'latitude','longitude'])
df1 = spark.createDataFrame(df)
idx_ = df1.select("trajectory_id").rdd.flatMap(lambda x: x).distinct().collect()
geo_df = pd.DataFrame(index=range(len(idx_)),columns=['geometry','trajectory_id'])
k=0
for i in idx_:
df2=df1.filter(F.col("trajectory_id").isin(i)).toPandas()
df2['points']=df2[["longitude", "latitude"]].apply(Point, axis=1)
geo_df.geometry.iloc[k]=str(LineString(df2['points']))
geo_df['trajectory_id'].iloc[k]=i
k=k+1
此代码有效,但在我的任务中,我正在处理更多轨迹(> 200 万),这需要很长时间,因为我在每次迭代中都转换为 Pandas。 有没有办法以更有效的方式获得相同的输出? 如前所述,我知道我应该避免使用 toPandas() (和/或 collect() ),尤其是在 for 循环中
【问题讨论】:
标签: pyspark apache-spark-sql shapely