PySpark数据帧作为列表转置

Question

我正在使用pyspark sql api，并尝试将具有重复值的行分组为其余内容的列表。类似于转置，但不会旋转所有值，而是将值放入数组。

当前输出：

group_id | member_id | name
55       | 123       | jake
55       | 234       | tim 
65       | 345       | chris

所需的输出：

group_id | members
55       | [[123, 'jake'], [234, 'tim']]
65       | [345, 'chris']

Answer 1

您需要groupby group_id并将pyspark.sql.functions.collect_list()用作聚合函数。

关于合并member_id和name列，您有两个选择：

选项1：使用pyspark.sql.functions.array：

from pyspark.sql.functions import array, collect_list

df1 = df.groupBy("group_id")\
    .agg(collect_list(array("member_id", "name")).alias("members"))

df1.show(truncate=False)
#+--------+-------------------------------------------------+
#|group_id|members                                          |
#+--------+-------------------------------------------------+
#|55      |[WrappedArray(123, jake), WrappedArray(234, tim)]|
#|65      |[WrappedArray(345, chris)]                       |
#+--------+-------------------------------------------------+

这将返回WrappedArray个字符串数组。整数将转换为字符串，因为您不能使用混合类型数组。

df1.printSchema()
#root
# |-- group_id: integer (nullable = true)
# |-- members: array (nullable = true)
# |    |-- element: array (containsNull = true)
# |    |    |-- element: string (containsNull = true)

选项2：使用pyspark.sql.functions.struct

from pyspark.sql.functions import collect_list, struct 

df2 = df.groupBy("group_id")\
    .agg(collect_list(struct("member_id", "name")).alias("members"))

df2.show(truncate=False)
#+--------+-----------------------+
#|group_id|members                |
#+--------+-----------------------+
#|65      |[[345,chris]]          |
#|55      |[[123,jake], [234,tim]]|
#+--------+-----------------------+

这将返回一个结构数组，其中包含member_id和name的命名字段

df2.printSchema()
#root
# |-- group_id: integer (nullable = true)
# |-- members: array (nullable = true)
# |    |-- element: struct (containsNull = true)
# |    |    |-- member_id: integer (nullable = true)
# |    |    |-- name: string (nullable = true)

关于struct方法的有用之处在于，您可以使用点访问器按名称访问嵌套数组的元素：

df2.select("group_id", "members.member_id").show()
#+--------+----------+
#|group_id| member_id|
#+--------+----------+
#|      65|     [345]|
#|      55|[123, 234]|
#+--------+----------+