AnalysisException，pyspark 无法解析数据框查询中的变量答案

【问题标题】：AnalysisException, pyspark cannot resolve variables inside dataframe queryAnalysisException，pyspark 无法解析数据框查询中的变量
【发布时间】：2019-09-17 11:59:27
【问题描述】：

我这里有一个 pyspark 脚本行，

df_output = df.select("*",$checkcol) 
df_output.show()

通过硬编码变量可以正常工作，但是当参数化时，它会抛出一个错误，

pyspark.sql.utils.AnalysisException: '无法解析\'`"*", F.....

其中checkcol 是一个变量，其值如下所示，

checkcol -

F.when(F.col("colA")=='null',"Yes").otherwise(date_validation_udf("colA")).alias("colA_DateCheck"),
F.when(F.col("colB")=='null',"Yes").otherwise(date_validation_udf("colB")).alias("colB_DateCheck"),F.when(F.col("colC")=='null',"Yes").otherwise(date_validation_udf("colC")).alias("colC_DateCheck"),
F.when(F.col("colD")=='null',"Yes").otherwise(num_check_udf("colD")).alias("colD_NumCheck"),F.when(F.col("colE")=='null',"Yes").otherwise(num_check_udf("colE")).alias("colE_NumCheck"),
F.when(F.col("colF")=='null',"Yes").otherwise(num_check_udf("colF")).alias("colF_NumCheck"),F.when(F.col("colG")=='null',"Yes").otherwise(num_check_udf("colG")).alias("colG_NumCheck")

【问题讨论】：

$checkcol 的语法是什么？是壳吗？
需要在 pyspark 脚本中执行它..通过在其中调用该变量..
$ 语法不是 python。假设checkcol 是list，我认为你所追求的是df_output = df.select(*[df.columns + checkcol])
不是字符串.. df_w_output = df.select(*[df.columns + CheckCol]) TypeError: can only concatenate list (not "str") to list

标签： python pyspark pyspark-sql pyspark-dataframes

【解决方案1】：

试试这个：

import pyspark.sql.functions as F

df_output = df.withColumn("colA",
                          F.when(F.col("colA")=='null',"Yes").otherwise(date_validation_udf("colA")).alias("colA_DateCheck"))
              .withColumn("colB",
                          F.when(F.col("colB")=='null',"Yes").otherwise(date_validation_udf("colB")).alias("colB_DateCheck"),F.when(F.col("colC")=='null',"Yes").otherwise(date_validation_udf("colC")).alias("colC_DateCheck"),)
              ...

df_output.show()

编辑：

要将这些语句作为一个变量传递给选择，试试这个：

checkcol = (F.when(F.col("colA") == 'null', "Yes").otherwise(date_validation_udf("colA")).alias("colA_DateCheck"),
            F.when(F.col("colB") == 'null', "Yes").otherwise(date_validation_udf("colB")).alias("colB_DateCheck"),
            F.when(F.col("colC") == 'null', "Yes").otherwise(date_validation_udf("colC")).alias("colC_DateCheck"),
            F.when(F.col("colD") == 'null', "Yes").otherwise(num_check_udf("colD")).alias("colD_NumCheck"),
            F.when(F.col("colE") == 'null', "Yes").otherwise(num_check_udf("colE")).alias("colE_NumCheck"),
            F.when(F.col("colF") == 'null', "Yes").otherwise(num_check_udf("colF")).alias("colF_NumCheck"),
            F.when(F.col("colG") == 'null', "Yes").otherwise(num_check_udf("colG")).alias("colG_NumCheck"))


df_output =  df.select(
          '*', 
           *checkcol
)

【讨论】：

嗨，直接硬编码它可以正常工作。但我想将这些语句作为变量传递给它。
嗨@Amine，仍然出现类似 df_w_output = df.select( '*',*CheckCol) py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.sql .functions.col。：java.lang.StringIndexOutOfBoundsException：字符串索引超出范围：-1
嗨@Amine，实际上我通过附加它从for循环中获取checkcol值..比如，for i,j in zip(date_data,range(Date_Count)): if j==(Date_Count -1): 检查='F.when(F.col("'+i+'")=='+"'null',"+'"是").otherwise(date_validation_udf("'+i+'") ).alias("'+i+'_DateCheck")' else: Check='F.when(F.col("'+i+'")=='+"'null',"+'"Yes")。否则(date_validation_udf("'+i+'")).alias("'+i+'_DateCheck"),' CheckCol+=Check 。如果我通过直接创建如上所述的变量来执行它，它可以工作..但是当它从循环中选择值时它会失败。但两个值保持不变。