Spark数据帧将多行转换为列

时间:2015-11-16 09:45:34

标签: python apache-spark dataframe apache-spark-sql rdd

我是新手,我想转换 源数据框(从JSON文件加载):

+--+-----+-----+
|A |count|major|
+--+-----+-----+
| a|    1|   m1|
| a|    1|   m2|
| a|    2|   m3|
| a|    3|   m4|
| b|    4|   m1|
| b|    1|   m2|
| b|    2|   m3|
| c|    3|   m1|
| c|    4|   m3|
| c|    5|   m4|
| d|    6|   m1|
| d|    1|   m2|
| d|    2|   m3|
| d|    3|   m4|
| d|    4|   m5|
| e|    4|   m1|
| e|    5|   m2|
| e|    1|   m3|
| e|    1|   m4|
| e|    1|   m5|
+--+-----+-----+

进入结果数据框

+--+--+--+--+--+--+
|A |m1|m2|m3|m4|m5|
+--+--+--+--+--+--+
| a| 1| 1| 2| 3| 0|
| b| 4| 2| 1| 0| 0|
| c| 3| 0| 4| 5| 0|
| d| 6| 1| 2| 3| 4|
| e| 4| 5| 1| 1| 1|
+--+--+--+--+--+--+

以下是转化规则

  1. 结果数据框由A + (n major columns)组成,其中major列名称由:

    指定
    sorted(src_df.map(lambda x: x[2]).distinct().collect())
    
  2. 结果数据框包含m行,A列的值由以下字段提供:

    sorted(src_df.map(lambda x: x[0]).distinct().collect())
    
  3. 结果数据框中每个主要列的值是相应A和主要数据库中源数据框的值 (例如,源数据框中第1行的计数映射到boxAa,列m1

  4. 源数据框中Amajor的组合没有重复(请将其视为SQL中两列的主键)

2 个答案:

答案 0 :(得分:14)

使用zero323的数据帧,

df = sqlContext.createDataFrame([
("a", 1, "m1"), ("a", 1, "m2"), ("a", 2, "m3"),
("a", 3, "m4"), ("b", 4, "m1"), ("b", 1, "m2"),
("b", 2, "m3"), ("c", 3, "m1"), ("c", 4, "m3"),
("c", 5, "m4"), ("d", 6, "m1"), ("d", 1, "m2"),
("d", 2, "m3"), ("d", 3, "m4"), ("d", 4, "m5"),
("e", 4, "m1"), ("e", 5, "m2"), ("e", 1, "m3"),
("e", 1, "m4"), ("e", 1, "m5")], 
("a", "cnt", "major"))

您也可以使用

reshaped_df = df.groupby('a').pivot('major').max('cnt').fillna(0)

答案 1 :(得分:13)

让我们从示例数据开始:

df = sqlContext.createDataFrame([
    ("a", 1, "m1"), ("a", 1, "m2"), ("a", 2, "m3"),
    ("a", 3, "m4"), ("b", 4, "m1"), ("b", 1, "m2"),
    ("b", 2, "m3"), ("c", 3, "m1"), ("c", 4, "m3"),
    ("c", 5, "m4"), ("d", 6, "m1"), ("d", 1, "m2"),
    ("d", 2, "m3"), ("d", 3, "m4"), ("d", 4, "m5"),
    ("e", 4, "m1"), ("e", 5, "m2"), ("e", 1, "m3"),
    ("e", 1, "m4"), ("e", 1, "m5")], 
    ("a", "cnt", "major"))

请注意,我已将count更改为cnt。 Count是大多数SQL方言中的保留关键字,对于列名称来说不是一个好的选择。

至少有两种方法可以重塑这些数据:

  • 聚合DataFrame

    from pyspark.sql.functions import col, when, max
    
    majors = sorted(df.select("major")
        .distinct()
        .map(lambda row: row[0])
        .collect())
    
    cols = [when(col("major") == m, col("cnt")).otherwise(None).alias(m) 
        for m in  majors]
    maxs = [max(col(m)).alias(m) for m in majors]
    
    reshaped1 = (df
        .select(col("a"), *cols)
        .groupBy("a")
        .agg(*maxs)
        .na.fill(0))
    
    reshaped1.show()
    
    ## +---+---+---+---+---+---+
    ## |  a| m1| m2| m3| m4| m5|
    ## +---+---+---+---+---+---+
    ## |  a|  1|  1|  2|  3|  0|
    ## |  b|  4|  1|  2|  0|  0|
    ## |  c|  3|  0|  4|  5|  0|
    ## |  d|  6|  1|  2|  3|  4|
    ## |  e|  4|  5|  1|  1|  1|
    ## +---+---+---+---+---+---+
    
  • groupBy over RDD

    from pyspark.sql import Row
    
    grouped = (df
        .map(lambda row: (row.a, (row.major, row.cnt)))
        .groupByKey())
    
    def make_row(kv):
        k, vs = kv
        tmp = dict(list(vs) + [("a", k)])
        return Row(**{k: tmp.get(k, 0) for k in ["a"] + majors})
    
    reshaped2 = sqlContext.createDataFrame(grouped.map(make_row))
    
    reshaped2.show()
    
    ## +---+---+---+---+---+---+
    ## |  a| m1| m2| m3| m4| m5|
    ## +---+---+---+---+---+---+
    ## |  a|  1|  1|  2|  3|  0|
    ## |  e|  4|  5|  1|  1|  1|
    ## |  c|  3|  0|  4|  5|  0|
    ## |  b|  4|  1|  2|  0|  0|
    ## |  d|  6|  1|  2|  3|  4|
    ## +---+---+---+---+---+---+
    
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