Question

我在Scala中有一个Spark数据帧，如下所示 -

val df = Seq(
(0,0,0,0.0,0),
(1,0,0,0.1,1),
(0,1,0,0.11,1),
(0,0,1,0.12,1),
(1,1,0,0.24,2),
(1,0,1,0.27,2),
(0,1,1,0.3,2),
(1,1,1,0.4,3)
).toDF("A","B","C","rate","total")

以下是它的样子

scala> df.show
+---+---+---+----+-----+
|  A|  B|  C|rate|total|
+---+---+---+----+-----+
|  0|  0|  0| 0.0|    0|
|  1|  0|  0| 0.1|    1|
|  0|  1|  0|0.11|    1|
|  0|  0|  1|0.12|    1|
|  1|  1|  0|0.24|    2|
|  1|  0|  1|0.27|    2|
|  0|  1|  1| 0.3|    2|
|  1|  1|  1| 0.4|    3|
+---+---+---+----+-----+

在这种情况下，A，B和C是通道。 0和1分别表示通道的缺失和存在。 2 ^ 3显示数据帧中的8种组合，其中“total”列给出了这3个通道的行方和。

这些频道出现的个别概率可以通过 -

给出

scala> val oneChannelCase = df.filter($"total" === 1).toDF()

scala> oneChannelCase.show()
+---+---+---+----+-----+
|  A|  B|  C|rate|total|
+---+---+---+----+-----+
|  1|  0|  0| 0.1|    1|
|  0|  1|  0|0.11|    1|
|  0|  0|  1|0.12|    1|
+---+---+---+----+-----+

但是，我只对这些通道的成对概率感兴趣，这些概率由 -

给出

scala> val probs = df.filter($"total" === 2).toDF()

scala> probs.show()
+---+---+---+----+-----+
|  A|  B|  C|rate|total|
+---+---+---+----+-----+
|  1|  1|  0|0.24|    2|
|  1|  0|  1|0.27|    2|
|  0|  1|  1| 0.3|    2|
+---+---+---+----+-----+

我想做的是 - 在这些显示个体概率的“probs”数据框中添加3个新列。以下是我要找的输出 -

A   B   C   rate    prob_A   prob_B   prob_C
1   1   0   0.24      0.1      0.11      0
1   0   1   0.27      0.1      0         0.12                     
0   1   1   0.3       0        0.11      0.12

为了使事情更清楚，输出结果的第一行显示A = 1，B = 1，C = 0。因此，A = 0.1，B = 0.11和C = 0的各个概率分别附加到probs数据帧。类似地，对于第二行，A = 1，B = 0，C = 1表示A = 0.1，B = 0和C = 0.12的个体概率分别附加到probs数据帧。

这是我尝试过的 -

scala> val channels = df.columns.filter(v => !(v.contains("rate") |  v.contains("total")))
#channels: Array[String] = Array(A, B, C)


scala> val pivotedProb = channels.map(v => f"case when $v = 1 then rate else 0 end as prob_${v}")

scala> val param = pivotedProb.mkString(",")

scala> val probs = spark.sql(f"select *, $param from df")

scala> probs.show()
+---+---+---+----+-----+------+------+------+
|  A|  B|  C|rate|total|prob_A|prob_B|prob_C|
+---+---+---+----+-----+------+------+------+
|  0|  0|  0| 0.0|    0|   0.0|   0.0|   0.0|
|  1|  0|  0| 0.1|    1|   0.1|   0.0|   0.0|
|  0|  1|  0|0.11|    1|   0.0|  0.11|   0.0|
|  0|  0|  1|0.12|    1|   0.0|   0.0|  0.12|
|  1|  1|  0|0.24|    2|  0.24|  0.24|   0.0|
|  1|  0|  1|0.27|    2|  0.27|   0.0|  0.27|
|  0|  1|  1| 0.3|    2|   0.0|   0.3|   0.3|
|  1|  1|  1| 0.4|    3|   0.4|   0.4|   0.4|
+---+---+---+----+-----+------+------+------+

这给了我错误的输出。

请帮助。

Answer 1

如果我正确理解您的要求，使用>遍历频道列，您可以1）从单频道数据帧生成foldLeft，并且2）向两个频道添加列 - 通道数据帧，其列值等于通道和对应的ratesMap值的乘积：

ratesMap

使用Scala

1 个答案: