TypeError：无效参数，不是字符串或列：pyspark UDF答案

【问题标题】：TypeError: Invalid argument, not a string or column: pyspark UDFsTypeError：无效参数，不是字符串或列：pyspark UDF
【发布时间】：2018-10-15 18:43:41
【问题描述】：

我正在一个类中创建一个火花 UDF。当我执行下面的代码时，我得到了异常。

class A(B):
def __init__(self,spark):

    B.__init__(self)

    self.spark = spark



def process(self, df):
    df = df.withColumn("col_sub_entry", self.conditions_title("entry_title"))

def conditions_entry_title(self,x:StringType()):
    if len(x.split(" ") < 3):
        return 0
    else :
        return x
conditions_title = udf(conditions_entry_title, IntegerType())

【问题讨论】：

能贴出整个类的实现吗？至少 udf 是如何实现的？我不认为您在此处定义 udf 的方式是类中的有效语法。
我做过，检查一次
当我在课外使用 UDF 时它对我有用。
是的，您必须记住 pyspark 工作节点没有在驱动程序上创建类实例。他们那里只有基本的python方法。
我只是想指出，您不需要 udf，您可以使用 when、split 和 size。

标签： python pyspark user-defined-functions

【解决方案1】：

当可以使用 API 函数完成相同的操作时，您应该始终 avoid using udfs。

我会这样做：

from pyspark.sql.functions import when, col, size, split

class A:
  def __init__(self, spark):
      # B.__init__(self)
      self.spark = spark

  def process(self, df):
      df = df.withColumn("col_sub_entry", A.conditions_title("entry_title"))
      return df

  @staticmethod
  def conditions_title(someColumn):
      return when(size(split(col(someColumn), "\s")) < 3, 0).otherwise(1)

甚至：

  @staticmethod
  def conditions_title(someColumn):
      return (size(split(col(someColumn), "\s")) >= 3).cast("int")

【讨论】：

我们可以在什么时候执行“in”条件？例如“字符串类型”中的“字符串”
是的，您可以使用isin，例如：when(col(someColumn).isin(someIterable), valueIfTrue).otherwise(valueIfFalse)。您还可以进行正则表达式匹配。这取决于你想做什么。
当我使用你的拆分方法时。它解决了这个错误：IndexError: 只有整数、切片 (:)、省略号 (...)、numpy.newaxis (None) 和整数或布尔数组是有效的索引
@LUZO 该错误消息似乎与您提供的任何代码无关。没有minimal reproducible example 很难调试，但我认为最好提出一个新问题。

【解决方案2】：

你在你的udf中定义的conditions_title不一致；您似乎正在尝试将其定义为类的静态成员，但通过self 将其称为实例方法，并且由于此处未使用udf 中的self，您可以将其定义为静态方法：

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

class A:
  def __init__(self, spark):
      # B.__init__(self)
      self.spark = spark

  def process(self, df):
      df = df.withColumn("col_sub_entry", A.conditions_title("entry_title"))
      return df

  @staticmethod
  @udf(IntegerType())
  def conditions_title(x: StringType):
      if len(x.split(" ")) < 3:
          return 0
      else :
          return 1

【讨论】：

我们可以定义 x:StringType() 吗？我收到错误，语法无效。
@Prazy 它适用于我在不带括号的情况下定义x: StringType。
它给我这个错误 TypeError: '
在您的代码中检查len(x.split(" ") < 3)。应该是len(x.split(" ")) < 3
您可能想尝试@pault 提供的替代方法。 udf 很灵活，但并不总是那么高效。