Pyspark - 如何将转换后的列与原始 DataFrame 合并？答案

【问题标题】：Pyspark - how to merge transformed columns with an original DataFrame?Pyspark - 如何将转换后的列与原始 DataFrame 合并？
【发布时间】：2020-07-07 12:57:38
【问题描述】：

我创建了一个函数来测试 DataFrame 上的转换。这仅返回转换后的列。

def test_concat(df: sd.DataFrame, col_names: list) -> sd.DataFrame:
    return df.select(*[F.concat(df[column].cast(StringType()), F.lit(" new!")).alias(column) for column in col_names])

如何将现有列替换为原始 DF 中的转换一次并返回整个 DF？

示例 DF：

test_df = self.spark.createDataFrame([(1, 'metric1', 10), (2, 'metric2', 20), (3, 'metric3', 30)], ['id', 'metric', 'score'])

cols = ["metric"]
new_df = perform_concat(test_df, cols)
new_df.show()

预期结果：

|metric       | score  |
+-------------+--------+
|metric1 new! | 10     |
|metric2 new! | 20     |
|metric3 new! | 30     |

看起来我可以从 DF 中删除原始列，然后以某种方式附加转换后的列。但不确定这是实现这一目标的正确方法。

【问题讨论】：

能否分享一些 Impute 和预期输出的示例数据
@dsk 我已经更新了我的问题
请检查一下
为更清晰添加了一些屏幕截图，请检查它们。

标签： python python-3.x dataframe pyspark

【解决方案1】：

我可以看到你只在度量列中添加了一个关键字，同样可以使用下面的内置 spark 函数来实现

withColumn 有两个功能

如果该列不存在，它将创建一个新的 clumn
如果该列存在，它将对同一列执行操作

逻辑到 Concat

from pyspark.sql import functions as F    
df = df.withColumn('metric', F.concat(F.col('metric'), F.lit(' '), F.lit('new!')))
df = df.select('metric', 'score')
df.show()

输出------

|metric       | score  |
+-------------+--------+
|metric1 new! | 10     |
|metric2 new! | 20     |
|metric3 new! | 30     |

【讨论】：

这个想法是 DF 中可能有很多列，我想将一个函数应用于多个列。然后将转换后的列合并到原始 DF

【解决方案2】：

如果您想为许多列执行此操作，您可以调用 foldLeft。

@dsk 有正确的方法。

在这种情况下，您可能希望避免连接，因为不需要将您描述的操作与原始数据帧分离（这是基于您提供的示例，如果您在实际情况下有不同的需求，那么可能需要不同的示例)。

columnsToTransform.foldLeft(df)(
  (acc, next) => acc.withColumn(next, concat(col(next), lit("new !")))
)

编辑：刚刚意识到我提出的建议仅适用于 scala，并且您的 sn-p 在 python 中。

对于 python 类似的东西仍然可以工作，而不是 fold 你会做一个 for：

df = yourOriginalDf    
for(next in columnsToTransform):
       df = df.withColumn(next, concat(col(next), lit("new !")))

【讨论】：

【解决方案3】：

使用更新的列值和 monotonically increasing id 创建一个新数据框

new_df = test_concat(test_df, cols).withColumn("index", F.monotonically_increasing_id())
从第一个数据框中删除列列表和monotonically increasing id

test_df_upt = test_df.drop(*cols).withColumn("index", F.monotonically_increasing_id())
加入上述 2 个数据帧并删除索引列

test_df_upt.join(new_df, "index").drop("index").show()

【讨论】：