Question

我在数据框中有以下数据

col1    col2    col3    col4
1       desc1    v1      v3
2       desc2    v4      v2
1       desc1    v4      v2
2       desc2    v1      v3

我只需要col1，col2的每个独特组合的第一行，如下所示

Expected Output:

col1    col2    col3    col4
1       desc1    v1      v3
2       desc2    v4      v2

如何在pyspark（版本1.3.1）中实现此目的？

我尝试通过将数据帧转换为rdd然后应用map和reduceByKey函数然后将结果rdd转换回dataframe来实现相同目的。有没有其他方法可以使用数据帧函数执行上述操作？

Answer 1

如果你想要一个任意行，你可以尝试使用first或last，但它远非漂亮，我会认真考虑升级Spark：

from pyspark.sql.functions import col, first

df = sc.parallelize([
  (1, "desc1", "v1", "v3"), (2, "desc2", "v4", "v2"),
  (1, "desc1", "v4", "v2"), (2, "desc2", "v1", "v3")
]).toDF(["col1", "col2", "col3", "col4"])

keys = ["col1", "col2"]
values = ["col3", "col4"]
agg_exprs = [first(c).alias(c) for c in keys + ["vs_"]]
select_exprs = keys + [
    "vs_.col{0} AS {1}".format(i + 1, v) for (i, v) in enumerate(values)]

df_not_so_first = (df
  .selectExpr("struct({}) AS vs_".format(",".join(values)), *keys)
  .groupBy(*keys)
  .agg(*agg_exprs)
  .selectExpr(*select_exprs))

请注意，在此特定上下文中first 不会选择任何特定行，结果可能不具有确定性。此外，根据Spark版本，可以单独安排各个聚合。这意味着

df.groupBy("col1", "col2").agg(first("col3"), first("col4"))

不保证col3和col4将从同一行中选择。

检索数据框

1 个答案: