如何将 pyspark 数据帧 1x9 转换为 3x3答案

【问题标题】：How to transform pyspark dataframe 1x9 to 3x3如何将 pyspark 数据帧 1x9 转换为 3x3
【发布时间】：2019-11-04 18:56:42
【问题描述】：

我正在使用 pyspark 数据框。我有一个 1x9 的 df

例子

temp = spark.read.option("sep","\n").csv("temp.txt")

温度：

sam
11
newyork
john
13
boston
eric
22
texas

不使用 Pandas 库，如何将其转换为 3x3 数据框，列名称、年龄、城市？

像这样：

姓名、年龄、城市

山姆，11，纽约

约翰，13，波士顿

【问题讨论】：

可以，但是效率不高。
效率不是问题。

标签： dataframe pyspark transformation

【解决方案1】：

我会将文件读取为rdd，以利用zipWithIndex 为您的数据添加索引。

rdd = sc.textFile("temp.txt")

我们现在可以使用截断除法来创建一个索引来将记录分组在一起。将此新索引用作key 的rdd。对应的values 将是标题的元组，可以使用模数和实际值来计算。（注意zipWithIndex返回的索引将在记录的末尾，这就是为什么我们使用row[1]作为除法/mod。）

接下来将reduceByKey 与add 的值tuples 一起使用。这将为您提供一个键和值的元组（按顺序）。使用map 将其转换为Row（以保留列标题等）。

最后使用toDF() 转换为DataFrame。您可以使用select(header) 来获取所需顺序的列。

from operator import add
from pyspark.sql import Row

header = ["name", "age", "city"]

df = rdd.zipWithIndex()\
    .map(lambda row: (row[1]//3, (header[row[1]%3], row[0])))\
    .reduceByKey(add)\
    .map(lambda row: Row(**dict(zip(row[1][::2], row[1][1::2]))))\
    .toDF()\
    .select(header)

df.show()
#+----+---+-------+
#|name|age|   city|
#+----+---+-------+
#| sam| 11|newyork|
#|eric| 22|  texas|
#|john| 13| boston|
#+----+---+-------+

【讨论】：