Question

查看新的spark数据帧api，目前还不清楚是否可以修改数据帧列。

如何更改数据框的行x列y中的值？

在pandas中，这将是df.ix[x,y] = new_value

编辑：合并下面的内容，您无法修改现有数据框，因为它是不可变的，但您可以返回具有所需修改的新数据框。

如果您只想根据条件替换列中的值，例如np.where：

from pyspark.sql import functions as F

update_func = (F.when(F.col('update_col') == replace_val, new_value)
                .otherwise(F.col('update_col')))
df = df.withColumn('new_column_name', update_func)

如果要对列执行某些操作并创建添加到数据帧的新列：

import pyspark.sql.functions as F
import pyspark.sql.types as T

def my_func(col):
    do stuff to column here
    return transformed_value

# if we assume that my_func returns a string
my_udf = F.UserDefinedFunction(my_func, T.StringType())

df = df.withColumn('new_column_name', my_udf('update_col'))

如果您希望新列与旧列具有相同的名称，则可以添加其他步骤：

df = df.drop('update_col').withColumnRenamed('new_column_name', 'update_col')

Answer 1

虽然您无法修改列，但您可以对列进行操作并返回反映该更改的新DataFrame。为此，您首先要创建一个UserDefinedFunction来实现要应用的操作，然后有选择地将该函数应用于目标列。在Python中：

from pyspark.sql.functions import UserDefinedFunction
from pyspark.sql.types import StringType

name = 'target_column'
udf = UserDefinedFunction(lambda x: 'new_value', StringType())
new_df = old_df.select(*[udf(column).alias(name) if column == name else column for column in old_df.columns])

new_df现在与old_df具有相同的架构（假设old_df.target_column的类型为StringType），但列target_column中的所有值都将是new_value。

Answer 2

通常在更新列时，我们希望将旧值映射到新值。这是在没有UDF的情况下在pyspark中执行此操作的方法：

# update df[update_col], mapping old_value --> new_value
from pyspark.sql import functions as F
df = df.withColumn(update_col,
    F.when(df[update_col]==old_value,new_value).
    otherwise(df[update_col])).

Answer 3

DataFrames基于RDD。 RDD是不可变结构，不允许现场更新元素。要更改值，您需要通过使用类似SQL的DSL或RDD操作（如map）转换原始DataFrame来创建新的DataFrame。

强烈推荐的幻灯片：Introducing DataFrames in Spark for Large Scale Data Science。

Answer 4

正如maasg所述，您可以根据应用于旧DataFrame的地图结果创建新的DataFrame。具有两行的给定DataFrame df的示例：

val newDf = sqlContext.createDataFrame(df.map(row => 
  Row(row.getInt(0) + SOMETHING, applySomeDef(row.getAs[Double]("y")), df.schema)

请注意，如果列的类型发生更改，则需要为其指定正确的架构，而不是df.schema。查看org.apache.spark.sql.Row的API以了解可用的方法：https://spark.apache.org/docs/latest/api/java/org/apache/spark/sql/Row.html

[更新]或在Scala中使用UDF：

import org.apache.spark.sql.functions._

val toLong = udf[Long, String] (_.toLong)

val modifiedDf = df.withColumn("modifiedColumnName", toLong(df("columnName"))).drop("columnName")

如果列名需要保持不变，您可以重命名：

modifiedDf.withColumnRenamed("modifiedColumnName", "columnName")

Answer 5

从 pyspark.sql.functions 导入 col 时，并基于字符串（字符串a，字符串b）将第五列更新为整数（0,1,2），字符串c）放入新的DataFrame。

from pyspark.sql.functions import col, when 

data_frame_temp = data_frame.withColumn("col_5",when(col("col_5") == "string a", 0).when(col("col_5") == "string b", 1).otherwise(2))

更新spark中的dataframe列

5 个答案: