Question

所以我有一个固定宽度的文件，直到检查其中某个变量是'01'还是'02'后，我才知道它的格式。所以我正在尝试创建这样的东西：

myreport= spark.read.text("/mnt/path/mydata")
myreport= myreport.select(myreport.value.substr(1,3).alias('client'),
myreport.value.substr(4,2).alias('rptnum'),
if rptnum = '01', then
myreport.value.substr(6,2).cast('integer').alias('mo1'),
myreport.value.substr(8,2).cast('integer').alias('mo2'),
myreport.value.substr(12,2).cast('integer').alias('mo3'),
Else
myreport.value.substr(6,2).cast('integer').alias('mo1'),
myreport.value.substr(8,2).cast('integer').alias('mo2'),
myreport.value.substr(12,2).cast('integer').alias('mo3'),
myreport.value.substr(14,2).cast('integer').alias('mo4'),
myreport.value.substr(16,2).cast('integer').alias('mo5'),
myreport.value.substr(18,2).cast('integer').alias('mo6'),

如果rpt数不是01，则基本上列数会加倍。完全不确定如何在pyspark中做到这一点

Answer 1

您将编写将从df.rdd.map()中调用的函数并转换/解析每一行。您可以创建相同数量的列，但是在一种情况下，某些列将为空。使用rptnum上的filter()，您可以分离出行并选择相应的列。

from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql import *

def transformRow(row):
    value = row['value']
    client = value[1:4]
    rptnum = value[4:6]
    rowDict = {'client': client, 'rptnum': rptnum,'mo1': None,'mo2': None,'mo3': None,'mo4': None,'mo5': None,'mo6': None}
    rowDict['mo1'] = value[6:8]
    rowDict['mo2'] = value[8:10]
    rowDict['mo3'] = value[10:12]

    if rptnum != '01' :
        rowDict['mo4'] = value[12:14]
        rowDict['mo5'] = value[14:16]
        rowDict['mo6'] = value[16:18]
    return Row(**rowDict)

myreport= spark.read.text("/mnt/path/mydata")
myreport = myreport.rdd.map(transformRow).toDF()

rpt1 = myreport.filter(col("rptnum") == '01').select("mo1","mo2","mo3")
rpt2 = myreport.filter(col("rptnum") != '01')

pyspark有条件地解析固定宽度的文本文件

1 个答案: