带有数据框查询的 PySpark UDF 函数？

Question

我有另一个解决方案，但我更喜欢使用 PySpark 2.3 来做。

我有一个这样的二维 PySpark 数据框：

Date       | ID
---------- | ----
08/31/2018 | 10
09/31/2018 | 10
09/01/2018 | null
09/01/2018 | null
09/01/2018 | 12

我想通过查找过去最接近的值来替换ID null 值，或者如果该值为 null，则向前看（如果再次为 null，则设置默认值）

我曾设想用.withColumn 添加一个新列，并使用一个UDF 函数来查询数据框本身。

类似的伪代码（不完美，但它是主要思想）：

from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.functions import udf

def return_value(value,date):

    if value is not null:
        return val

    value1 = df.filter(df['date']<= date).select(df['value']).collect()

    if (value1)[0][0] is not null:
        return (value1)[0][0]

    value2 = df.filter(tdf['date']>= date).select(df['value']).collect()
        return (value2)[0][0]


value_udf = udf(return_value,StringType())
new_df = tr.withColumn("new_value", value_udf(df.value,df.date))

但它不起作用。我完全走错了路吗？是否只能在 UDF 函数中查询 Spark 数据帧？我错过了一个更简单的解决方案吗？

Answer 1

创建具有一列的新数据框 - 所有日期的唯一列表：

datesDF = yourDF.select('Date').distinct()

创建另一个由日期和 ID 组成的，但只有那些没有空值的。并且还让我们只保留每个日期的第一次（无论是第一次）出现的 ID（从您的示例来看，每个日期可以有多行）

noNullsDF = yourDF.dropna().dropDuplicates(subset='Date')

现在让我们加入这两个，这样我们就可以得到所有日期的列表，其中包含我们所拥有的任何值（或 null）

joinedDF = datesDF.join(noNullsDF, 'Date', 'left')

现在对于每个日期，使用窗口函数从上一个日期和下一个日期获取 ID 的值，还可以重命名我们的 ID 列，以便以后加入问题会更少：

from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql import functions as f
w = Window.orderBy('Date')

joinedDF = joinedDF.withColumn('previousID',f.lag('ID').over(w)) 
                   .withColumn('nextID',f.lead('ID').over(w))
                   .withColumnRenamed('ID','newID') 

现在让我们按日期将它加入到我们原来的 Dataframe 中

yourDF = yourDF.join(joinedDF, 'Date', 'left')

现在我们的 Dataframe 有 4 个 ID 列：

1. 原身份证
2. newID - 给定日期的任何非空值的 ID（如果有或为空）
3. previousID - 上一日期的 ID（如果有或 null，则为非 null）
4. nextID - 下一个日期的 ID（如果有，则为非 null 或 null）

现在我们需要将它们按顺序组合成 finalID：

1. 如果不为空，则为原始值
2. 如果结果不为空，则为当前日期的值（如果存在任何非空值（这与您的问题相反，但熊猫代码建议您进行
3. 如果不为空，则为上一个日期的值
4. 如果不为空，则为下一个日期的值
5. 一些默认值

我们只是通过合并来做到这一点：

default = 0
finalDF = yourDF.select('Date', 
                        'ID',
                        f.coalesce('ID',
                                   'newID',
                                   'previousID',
                                   'nextID',
                                   f.lit(default)).alias('finalID')
                       )