Question

我正在尝试创建一个返回interpolation函数的UDF，但是该函数返回的是带有索引的Series并引发异常。

from pyspark.sql.types import FloatType

@F.pandas_udf(FloatType(), F.PandasUDFType.GROUPED_AGG)
def udf_interpolate(v):
  return v.interpolate('linear')

## Test data
df = spark.createDataFrame([
    ("charles", 1),
    ("charles", None),
    ("charles", 3),
], ["name", "value"])

window = Window.partitionBy('name').rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.unboundedFollowing)
df.withColumn('test_interp', udf_interpolate(df.value).over(window)).show()

错误消息：

pyarrow.lib.ArrowInvalid: Could not convert 0    3.0
1    2.0
2    1.0
Name: _0, dtype: float64 with type Series: tried to convert to float32

我试图强制转换为float32，但是错误仍然存在。我最初的想法是因为我要返回“期望一个值”中具有多个值的系列，但我不知道该如何解决这个问题。

例如，如果我更改函数以返回v.mean()，效果很好。

感谢任何帮助。

谢谢。

Answer 1

GROUPED_AGG requires the UDF to return a scalar;在您的情况下，最好使用GROUPED_MAP，因为您要返回一个Series并需要按组进行计算；本质上，您将每个名称的子数据框传递给pandas_udf，使用pandas API对其进行转换，然后将转换后的数据框返回：

@F.pandas_udf(df.schema, F.PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def udf_interpolate(g):
    return g.assign(value=g.value.interpolate('linear'))

df.groupby('name').apply(udf_interpolate).show()
+-------+-----+                                                                 
|   name|value|
+-------+-----+
|charles|    1|
|charles|    2|
|charles|    3|
+-------+-----+

Pyspark-调用pandas_udf并返回Series.interpolate（）作为结果时出错

1 个答案: