我一直在尝试替换特定列的数据集中的字符串 . 1或0,'Y'如果为1,否则为0 .
我已经设法确定要使用lambda对数据帧进行rdd转换的目标列,但是需要一段时间来处理 .
每个列都会切换到rdd,然后执行不同的操作,这需要一段时间!
如果不同的结果集中存在“Y”,则该列被识别为需要转换 .
我想知道是否有人可以建议我如何专门使用pyspark sql函数来获得相同的结果而不必为每列切换?
样本数据的代码如下:
import pyspark.sql.types as typ
import pyspark.sql.functions as func
col_names = [
('ALIVE', typ.StringType()),
('AGE', typ.IntegerType()),
('CAGE', typ.IntegerType()),
('CNT1', typ.IntegerType()),
('CNT2', typ.IntegerType()),
('CNT3', typ.IntegerType()),
('HE', typ.IntegerType()),
('WE', typ.IntegerType()),
('WG', typ.IntegerType()),
('DBP', typ.StringType()),
('DBG', typ.StringType()),
('HT1', typ.StringType()),
('HT2', typ.StringType()),
('PREV', typ.StringType())
]
schema = typ.StructType([typ.StructField(c[0], c[1], False) for c in col_names])
df = spark.createDataFrame([('Y',22,56,4,3,65,180,198,18,'N','Y','N','N','N'),
('N',38,79,3,4,63,155,167,12,'N','N','N','Y','N'),
('Y',39,81,6,6,60,128,152,24,'N','N','N','N','Y')]
,schema=schema)
cols = [(col.name, col.dataType) for col in df.schema]
transform_cols = []
for s in cols:
if s[1] == typ.StringType():
distinct_result = df.select(s[0]).distinct().rdd.map(lambda row: row[0]).collect()
if 'Y' in distinct_result:
transform_cols.append(s[0])
print(transform_cols)
输出是:
['ALIVE', 'DBG', 'HT2', 'PREV']
1 回答
我设法使用
udf
来完成任务 . 首先,选择Y
或N
列(这里我使用func.first
以浏览第一行):接下来,您可以创建
udf
函数,以便将Y
,N
映射到1
,0
.最后,您可以对列进行求和 . 然后我将输出转换为字典并检查哪些列的值大于0(即包含
Y
)Output