带有 UDF 的 PySpark 数据框答案

【问题标题】：PySpark dataframe with UDF带有 UDF 的 PySpark 数据框
【发布时间】：2020-11-15 11:35:51
【问题描述】：

我为 PySpark DF 提供了以下代码，通过将以下变量传递给 DF 来进行一些计算和聚合：

number_of_plays = 8
date_from = 2020-01-05
date_to = 2020-03-10

df_1 = df.groupBy('player_1', 'player_2').agg(count("*").alias("no_of_plays")).filter(column('no_of_plays')>number_of_plays).filter(column('game_date').between(date_from, date_to))
df_1.show()

现在我想将它包装到 Spark UDF 中，我可以将 3 个变量 number_of_plays、date_from、date_to 作为参数传递给这个函数所以函数应该看起来像

def myfn (number_of_plays, date_from, date_to):
   # do the aggregation here and return the result

在我的代码中使用。

任何想法如何使用 Python 3 做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark apache-spark-sql

【解决方案1】：

这里不需要 UDF - 一个简单的 Python 函数就可以完成这项工作：

def myfn(df, number_of_plays, date_from, date_to):
    return (df.groupBy('player_1', 'player_2')
              .agg(count("*").alias("no_of_plays"))
              .filter(column('no_of_plays') > number_of_plays)
              .filter(column('game_date').between(date_from, date_to))
           )

你可以直接调用它，比如myfn(df, 10, ...)

【讨论】：