使用 udf 传递列作为参数将自定义列添加到 pyspark 数据帧答案

【问题标题】：Adding a custom column to a pyspark dataframe using udf passing columns as an argument使用 udf 传递列作为参数将自定义列添加到 pyspark 数据帧
【发布时间】：2018-11-30 05:24:03
【问题描述】：

我有一个包含两列的 spark 数据框，我正在尝试添加一个新列，该列引用这些列的新值。我从包含该列正确值的字典中获取这些值

+--------------+--------------------+
|       country|                 zip|
+--------------+--------------------+
|        Brazil|                7541|
|United Kingdom|                5678|
|         Japan|                1234|
|       Denmark|                2345|
|        Canada|                4567|
|         Italy|                6031|
|        Sweden|                4205|
|        France|                6111|
|         Spain|                8555|
|         India|                2552|
+--------------+--------------------+

国家/地区的正确值应该是 India，zip 应该是 1234，并且存储在字典中

column_dict = {'country' : 'India', zip: 1234}

我正在尝试将新列值设为“巴西：印度，邮编：1234”，其中列的值与这些值不同。

我已经尝试过以下方式，但它返回的是空列，但函数正在返回所需的值

     cols = list(df.columns)
     col_list = list(column_dict.keys())

def update(df, cols = cols , col_list = col_list):
   z = []
   for col1, col2 in zip(cols,col_list):
      if col1 == col2:
         if df.col1 != column_dict[col2]: 
            z.append("{'col':" + col2  + ", 'reco': " + str(column_dict[col2]) + "}")   
         else:
            z.append("{'col':" + col2  + ", 'reco': }")

my_udf = udf(lambda x: update(x, cols, col_list))
z = y.withColumn("NewValue", lit(my_udf(y, cols,col_list)))

如果我将相同的输出数据帧导出到 csv 值，则附带“\”的部分。如何准确获取列上的函数值？

【问题讨论】：

您期待什么样的数据框？你的问题不是很清楚...你能告诉我们你感兴趣的结果吗？

标签： python apache-spark pyspark apache-spark-sql user-defined-functions

【解决方案1】：

一种简单的方法是从您的dictionary 和union() 创建一个数据框到您的主数据框，然后groupby 并获取last 值。在这里你可以这样做：

sc = SparkContext.getOrCreate()

newDf = sc.parallelize([
    {'country' : 'India', 'zip': 1234}
]).toDF()

newDF.show()

新DF：

+-------+----+
|country| zip|
+-------+----+
|  India|1234|
+-------+----+

和 finalDF：

unionDF = df.union(newDF)

unionDF.show()
+--------------+--------------------+
|       country|                 zip|
+--------------+--------------------+
|        Brazil|                7541|
|United Kingdom|                5678|
|         Japan|                1234|
|       Denmark|                2345|
|        Canada|                4567|
|         Italy|                6031|
|        Sweden|                4205|
|        France|                6111|
|         Spain|                8555|
|         India|                2552|
|         India|                1234|
+--------------+--------------------+

最后做groupby和last：

import pyspark.sql.functions as f

finalDF = unionDF.groupbby('country').agg(f.last('zip'))

finalDF.show()

+--------------+--------------------+
|       country|                 zip|
+--------------+--------------------+
|        Brazil|                7541|
|United Kingdom|                5678|
|         Japan|                1234|
|       Denmark|                2345|
|        Canada|                4567|
|         Italy|                6031|
|        Sweden|                4205|
|        France|                6111|
|         Spain|                8555|
|         India|                1234|
+--------------+--------------------+

【讨论】：