Question

有没有办法将数据帧行转换为列。我有以下结构作为输入：

val inputDF = Seq(("pid1","enc1", "bat"),
                  ("pid1","enc2", ""),
                  ("pid1","enc3", ""),
                  ("pid3","enc1", "cat"),
                  ("pid3","enc2", "")
              ).toDF("MemberID", "EncounterID", "entry" )

inputDF.show:

+--------+-----------+-----+
|MemberID|EncounterID|entry|
+--------+-----------+-----+
|    pid1|       enc1|  bat|
|    pid1|       enc2|     |
|    pid1|       enc3|     |
|    pid3|       enc1|  cat|
|    pid3|       enc2|     |
+--------+-----------+-----+

expected result:

+--------+----------+----------+----------+-----+
|MemberID|Encounter1|Encounter2|Encounter3|entry|
+--------+----------+----------+----------+-----+
|    pid1|      enc1|      enc2|      enc3|  bat|
|    pid3|      enc1|      enc2|      null|  cat|
+--------+----------+----------+----------+-----+

请建议是否有任何优化的直接API可用于将行转换为列。我的输入数据量非常大，所以像collect这样的动作，我无法执行，因为它会占用驱动程序上的所有数据。我正在使用Spark 2.x

Answer 1

我不确定你需要的是你实际要求的。然而，以防这是一个想法：

val entries = inputDF.where('entry isNotNull)
    .where('entry !== "")
    .select("MemberID", "entry").distinct

val df = inputDF.groupBy("MemberID")
    .agg(collect_list("EncounterID") as "encounterList")
    .join(entries, Seq("MemberID"))
df.show
+--------+-------------------------+-----+
|MemberID|           encounterList |entry|
+--------+-------------------------+-----+
|    pid1|       [enc2, enc1, enc3]|  bat|
|    pid3|             [enc2, enc1]|  cat|
+--------+-------------------------+-----+

列表的顺序不是确定性的，但您可以对其进行排序，然后使用.withColumn("Encounter1", sort_array($"encounterList")(0))从中提取新列...

其他想法

如果你想要的是将条目的值放在相应的“Encounter”列中，你可以使用一个数据透视：

inputDF
    .groupBy("MemberID")
    .pivot("EncounterID", Seq("enc1", "enc2", "enc3"))
    .agg(first("entry")).show

+--------+----+----+----+
|MemberID|enc1|enc2|enc3|
+--------+----+----+----+
|    pid1| bat|    |    |
|    pid3| cat|    |    |
+--------+----+----+----+

添加Seq("enc1", "enc2", "enc3")是可选的，但由于您知道列的内容，因此会加快计算速度。

如何将行转换为spark dataframe，scala中的列

1 个答案: