Question

我有两个数据帧：df1

+---+-----------------+
|id1|           items1|
+---+-----------------+
|  0|     [B, C, D, E]|
|  1|        [E, A, C]|
|  2|     [F, A, E, B]|
|  3|        [E, G, A]|
|  4|  [A, C, E, B, D]|
+---+-----------------+

和df2：

+---+-----------------+
|id2|           items2|
+---+-----------------+
|001|           [A, C]|
|002|              [D]|
|003|        [E, A, B]|
|004|        [B, D, C]|
|005|           [F, B]|
|006|           [G, E]|
+---+-----------------+

我想基于result_array中的值创建一个指标向量（在df1中的新列items2中）。向量的长度应与df2中的行数相同（在此示例中，它应具有6个元素）。如果items1中的行包含items2对应行中的所有元素，则其元素的值应为1.0，否则为0.0。结果应如下所示：

+---+-----------------+-------------------------+
|id1|           items1|             result_array|
+---+-----------------+-------------------------+
|  0|     [B, C, D, E]|[0.0,1.0,0.0,1.0,0.0,0.0]|
|  1|        [E, A, C]|[1.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0]|
|  2|     [F, A, E, B]|[0.0,0.0,1.0,0.0,1.0,0.0]|
|  3|        [E, G, A]|[0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1.0]|
|  4|  [A, C, E, B, D]|[1.0,1.0,1.0,1.0,0.0,0.0]|
+---+-----------------+-------------------------+

例如，在第0行中，第二个值是1.0，因为[D]是[B，C，D，E]的子集，而第四个值是1.0，因为[B，D，C]是B的子集。 [B，C，D，E]。 df2中的所有其他项目组都不是[B，C，D，E]的子集，因此其指标值为0.0。

我尝试使用collect（）在items2中创建所有项目组的列表，然后应用udf，但是我的数据太大（超过1000万行）。

Answer 1

您可以这样进行

import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import *

df1 = sql.createDataFrame([
     (0,['B', 'C', 'D', 'E']),
     (1,['E', 'A', 'C']),
     (2,['F', 'A', 'E', 'B']),
     (3,['E', 'G', 'A']),
     (4,['A', 'C', 'E', 'B', 'D'])],
   ['id1','items1'])

df2 = sql.createDataFrame([
     (001,['A', 'C']),
     (002,['D']),
     (003,['E', 'A', 'B']),
     (004,['B', 'D', 'C']),
     (005,['F', 'B']),
     (006,['G', 'E'])],
    ['id2','items2'])

哪个给您数据框，

+---+---------------+
|id1|         items1|
+---+---------------+
|  0|   [B, C, D, E]|
|  1|      [E, A, C]|
|  2|   [F, A, E, B]|
|  3|      [E, G, A]|
|  4|[A, C, E, B, D]|
+---+---------------+

+---+---------+
|id2|   items2|
+---+---------+
|  1|   [A, C]|
|  2|      [D]|
|  3|[E, A, B]|
|  4|[B, D, C]|
|  5|   [F, B]|
|  6|   [G, E]|
+---+---------+

现在，crossJoin这两个数据帧为您提供df1与df2的笛卡尔积。然后，在groupby上'items1'并应用udf来获得'result_array'。

get_array_udf = F.udf(lambda x,y:[1.0 if set(z) < set(x) else 0.0 for z in y], ArrayType(FloatType()))

df = df1.crossJoin(df2)\
        .groupby(['id1', 'items1']).agg(F.collect_list('items2').alias('items2'))\
        .withColumn('result_array', get_array_udf('items1', 'items2')).drop('items2')

df.show()

这将为您提供输出，

+---+---------------+------------------------------+                            
|id1|items1         |result_array                  |
+---+---------------+------------------------------+
|1  |[E, A, C]      |[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]|
|0  |[B, C, D, E]   |[0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0]|
|4  |[A, C, E, B, D]|[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0]|
|3  |[E, G, A]      |[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0]|
|2  |[F, A, E, B]   |[0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0]|
+---+---------------+------------------------------+

根据PySpark中其他数据框的列值创建指标数组

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