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将pyspark dataframe列从列表转换为字符串

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我有这个pyspark数据帧

+-----------+--------------------+
|uuid       |   test_123         |    
+-----------+--------------------+
|      1    |[test, test2, test3]|
|      2    |[test4, test, test6]|
|      3    |[test6, test9, t55o]|

我想将列 test_123 转换为如下：

+-----------+--------------------+
    |uuid       |   test_123         |    
    +-----------+--------------------+
    |      1    |"test,test2,test3"  |
    |      2    |"test4,test,test6"  |
    |      3    |"test6,test9,t55o"  |

所以从列表到字符串 .

怎么用pyspark呢？

python apache-spark pyspark pyspark-sql

2 回答

  • 8

    您可以创建一个连接数组/列表的 udf ，然后将其应用于测试列：

    from pyspark.sql.functions import udf, col

join_udf = udf(lambda x: ",".join(x))
df.withColumn("test_123", join_udf(col("test_123"))).show()

+----+----------------+
|uuid|        test_123|
+----+----------------+
|   1|test,test2,test3|
|   2|test4,test,test6|
|   3|test6,test9,t55o|
+----+----------------+

    初始数据框是从以下位置创建的：

    from pyspark.sql.types import StructType, StructField
schema = StructType([StructField("uuid",IntegerType(),True),StructField("test_123",ArrayType(StringType(),True),True)])
rdd = sc.parallelize([[1, ["test","test2","test3"]], [2, ["test4","test","test6"]],[3,["test6","test9","t55o"]]])
df = spark.createDataFrame(rdd, schema)

df.show()
+----+--------------------+
|uuid|            test_123|
+----+--------------------+
|   1|[test, test2, test3]|
|   2|[test4, test, test6]|
|   3|[test6, test9, t55o]|
+----+--------------------+
    回复于
  • 6

    虽然你可以使用 UserDefinedFunction ，但它是 very inefficient . 相反，最好使用 concat_ws 函数：

    from pyspark.sql.functions import concat_ws

df.withColumn("test_123", concat_ws(",", "test_123")).show()

    +----+----------------+
|uuid|        test_123|
+----+----------------+
|   1|test,test2,test3|
|   2|test4,test,test6|
|   3|test6,test9,t55o|
+----+----------------+
    回复于

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