Question

考虑以下DataFrame：

+------+-----------------------+
|type  |names                  |
+------+-----------------------+
|person|[john, sam, jane]      |
|pet   |[whiskers, rover, fido]|
+------+-----------------------+

可以使用以下代码创建：

import pyspark.sql.functions as f
data = [
    ('person', ['john', 'sam', 'jane']),
    ('pet', ['whiskers', 'rover', 'fido'])
]

df = sqlCtx.createDataFrame(data, ["type", "names"])
df.show(truncate=False)

有没有办法通过在不使用ArrayType()的情况下对每个元素应用函数来直接修改"names"列udf？

例如，假设我想将函数foo应用于"names"列。（我将使用foo为str.upper的示例仅用于说明目的，但我的问题是关于可应用于可迭代元素的任何有效函数。）

foo = lambda x: x.upper()  # defining it as str.upper as an example
df.withColumn('X', [foo(x) for x in f.col("names")]).show()

TypeError：列不可迭代

我可以使用udf：

来完成此操作

foo_udf = f.udf(lambda row: [foo(x) for x in row], ArrayType(StringType()))
df.withColumn('names', foo_udf(f.col('names'))).show(truncate=False)
#+------+-----------------------+
#|type  |names                  |
#+------+-----------------------+
#|person|[JOHN, SAM, JANE]      |
#|pet   |[WHISKERS, ROVER, FIDO]|
#+------+-----------------------+

在这个具体示例中，我可以通过爆炸列来避开udf，调用pyspark.sql.functions.upper()，然后groupBy和collect_list：

df.select('type', f.explode('names').alias('name'))\
    .withColumn('name', f.upper(f.col('name')))\
    .groupBy('type')\
    .agg(f.collect_list('name').alias('names'))\
    .show(truncate=False)
#+------+-----------------------+
#|type  |names                  |
#+------+-----------------------+
#|person|[JOHN, SAM, JANE]      |
#|pet   |[WHISKERS, ROVER, FIDO]|
#+------+-----------------------+

但这是做很多简单事情的很多代码。是否有更直接的方法使用spark-dataframe函数迭代ArrayType()的元素？

Answer 1

在 Spark <2.4 中，您可以使用用户定义的功能：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, DataType, StringType

def transform(f, t=StringType()):
    if not isinstance(t, DataType):
       raise TypeError("Invalid type {}".format(type(t)))
    @udf(ArrayType(t))
    def _(xs):
        if xs is not None:
            return [f(x) for x in xs]
    return _

foo_udf = transform(str.upper)

df.withColumn('names', foo_udf(f.col('names'))).show(truncate=False)

+------+-----------------------+
|type  |names                  |
+------+-----------------------+
|person|[JOHN, SAM, JANE]      |
|pet   |[WHISKERS, ROVER, FIDO]|
+------+-----------------------+

考虑到explode + collect_list习惯用法的高成本，尽管有其固有的成本，但几乎总是首选此方法。

在 Spark 2.4 或更高版本中，您可以将transform *与upper（请参阅SPARK-23909）一起使用：

from pyspark.sql.functions import expr

df.withColumn(
    'names', expr('transform(names, x -> upper(x))')
).show(truncate=False)

+------+-----------------------+
|type  |names                  |
+------+-----------------------+
|person|[JOHN, SAM, JANE]      |
|pet   |[WHISKERS, ROVER, FIDO]|
+------+-----------------------+

也可以使用pandas_udf

from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType

def transform_pandas(f, t=StringType()):
    if not isinstance(t, DataType):
       raise TypeError("Invalid type {}".format(type(t)))
    @pandas_udf(ArrayType(t), PandasUDFType.SCALAR)
    def _(xs):
        return xs.apply(lambda xs: [f(x) for x in xs] if xs is not None else xs)
    return _

foo_udf_pandas = transform_pandas(str.upper)

df.withColumn('names', foo_udf(f.col('names'))).show(truncate=False)

+------+-----------------------+
|type  |names                  |
+------+-----------------------+
|person|[JOHN, SAM, JANE]      |
|pet   |[WHISKERS, ROVER, FIDO]|
+------+-----------------------+

尽管只有最新的Arrow / PySpark组合支持处理ArrayType列（SPARK-24259，SPARK-21187）。尽管如此，在支持任意Python函数的同时，此选项应比标准UDF（尤其是Serde开销较低）更有效。

* A number of other higher order functions are also supported，包括但不限于filter和aggregate。参见示例

Answer 2

是的，您可以通过将其转换为RDD然后再转换为DF来实现。

>>> df.show(truncate=False)
+------+-----------------------+
|type  |names                  |
+------+-----------------------+
|person|[john, sam, jane]      |
|pet   |[whiskers, rover, fido]|
+------+-----------------------+

>>> df.rdd.mapValues(lambda x: [y.upper() for y in x]).toDF(["type","names"]).show(truncate=False)
+------+-----------------------+
|type  |names                  |
+------+-----------------------+
|person|[JOHN, SAM, JANE]      |
|pet   |[WHISKERS, ROVER, FIDO]|
+------+-----------------------+

TypeError：Column不可迭代 - 如何迭代ArrayType（）？

2 个答案: