Question

我有一个PySpark UDF，它接受一个数组并返回其后缀：

func.udf( lambda ng: ng[1:], ArrayType(IntegerType()) )

是否可以将其转换为标量pandas_udf？熊猫是否提供必要的矢量化操作？

谢谢

Answer 1

您可以使用标量熊猫udf获得相同的功能，但是请确保从udf返回带有列表列表的Series，因为该系列通常需要元素列表，并且如果您将row array展平并转换为多行直接将列表作为系列返回。

已编辑正如OP在评论中指出的那样，我以前使用index的答案（pd.Series（[v [0] [1：]]）使用索引是错误的，并且仅在特定条件下有效。

df = spark.createDataFrame([([1,2,3],'val1'),([4,5,6],'val2')],['col1','col2'])
df.show()
+---------+----+
| col1|col2|
+---------+----+
|[1, 2, 3]|val1|
|[4, 5, 6]|val2|
+---------+----+

from pyspark.sql.functions import pandas_udf,PandasUDFType
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd

@pandas_udf(ArrayType(LongType()))
def func(v):
    res=[]
    for row in v:
        res.append(row[1:])
    return pd.Series(res)

df.withColumn('col3',func(df.col1)).show()
+---------+----+------+
|col1     |col2|col3  |
+---------+----+------+
|[1, 2, 3]|val1|[2, 3]|
|[4, 5, 6]|val2|[5, 6]|
+---------+----+------+

另一种方法是使用与您所做的类似的应用：

@pandas_udf(ArrayType(LongType()))
def func(v):
    return v.apply(lambda x:x[1:])

在数组上运行的熊猫UDF

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