PySpark：如何在数据框中的 if 链中处理“else”？答案

【问题标题】：PySpark: how to handle "else" in if chain in dataframe?PySpark：如何在数据框中的 if 链中处理“else”？
【发布时间】：2020-02-26 22:29:38
【问题描述】：

我有 PySpark 代码，因此可以在数据帧中分类条件（这是创建最小工作示例的简化）：

return df.select(
    ((df.x[0] == 0) & (df.x[1] == 0)).alias("HR_%s" % label),
    (((df.x[0] == 0) & (df.x[1] > 0)) |
    ((df.x[1] == 0) & (df.x[0] > 0))).alias("HET_%s" % label),

我了解这段代码的作用，但我需要添加一些内容来捕获异常，例如，当 df.x 只有 1 个元素并且 df.x[1] 未定义（例如）时，所有条件会失败，但我该如何在 PySpark 中做到这一点？

【问题讨论】：

这是您需要的“stackoverflow.com/questions/42349830/…”吗？
@RemisHaroon 这与我想要的很接近，但不准确，谢谢

标签： apache-spark pyspark

【解决方案1】：

如果您想要一个没有真正“错误”（即异常）处理的“其他”条件，请查看pyspark.sql.Column.otherwise。

如果您想尝试“错误”（即异常）处理，则需要将 try ... catch 逻辑包装为 user-defined function。

【讨论】：

谢谢！我发现写 .otherwise(sys.exit('exception message here')) 之类的东西非常有用
@con 我建议提出错误而不是使用sys.exit，因为sys.exit 将覆盖pyspark 中的许多内置安全机制。另外，请确保将其包装为 lambda/UDF，否则该行将在 Python-interpretation-time 而不是 Spark-execution-time 执行。