如何在 pyspark 中查找不合规的行答案

【问题标题】：How to find non compliant rows in pyspark如何在 pyspark 中查找不合规的行
【发布时间】：2020-07-15 16:22:57
【问题描述】：

我正在尝试查找和隔离某些列不遵循某些模式的行。我从 databricks 文档中找到了以下示例，用于识别和检查列值是否为整数，并将不良记录写入 json 文件。

我想确定一列值是否像 1,245.00 和坏记录是否像 1.245,00。这些值可以改变位数，只是想检查数据是否遵循 pyspark 中的 1,245.00 之类的模式。

有时在原始数据中，逗号和点会互换。

谁能告诉我如何在 badrecordpath 中收集此类记录，如下例所示？

// Creates a json file containing both parsable and corrupted records
Seq("""{"a": 1, "b": 2}""", """{bad-record""").toDF().write.text("/tmp/input/jsonFile")

val df = spark.read
  .option("badRecordsPath", "/tmp/badRecordsPath")
  .schema("a int, b int")
  .json("/tmp/input/jsonFile")

df.show()

上面的例子在 scala 中，如果可能的话，我正在寻找 pyspark 解决方案。谢谢。

【问题讨论】：

您能发布一些示例输入数据和预期输出吗？

标签： python-3.x pyspark databricks

【解决方案1】：

请在下面找到一些示例（最后两位小数）

1,245.00 
3,5000.80
6.700,00
5.7364732.20
4,500,600.00

具有以下数据的数据框（符合规定）应具有点和两位小数

1,245.00 
3,5000.80
4,500,600.00

badRecordsPath（小数点前的逗号）中应保留非法数据点

6.700,00
5.7364732,20

谢谢

【讨论】：