我有一个架构,其中每一行包含多个数组列,并且我想彼此独立地展开每个数组列。
假设我们有以下列:
**userId someString varA varB someBool
1 "example1" [0,2,5] [1,2,9] true
2 "example2" [1,20,5] [9,null,6] false
我想要输出:
userId someString varA varB someBool
1 "example1" 0 null true
1 "example1" 2 null true
1 "example1" 5 null true
1 "example1" 1 null true
1 "example1" 20 null true
1 "example1" 5 null true
2 "example2" null 1 false
2 "example2" null 2 false
2 "example2" null 9 false
2 "example2" null 9 false
2 "example2" null null false
2 "example2" null 6 false
想法?
(哦,我正在尝试对此进行一般性处理,因此我不必在架构更改时更新代码,也不必因为 actual 架构很大……)< / p>
PS-对this的支持与我非常无耻地偷走了示例数据的问题非常相似,但又不同。
编辑:@oliik获胜,但是用df.flatMap
来解决这个问题也很棒(主要是因为我仍然不喜欢flatMap
)
答案 0 :(得分:5)
您始终可以通过编程方式生成选择
val df = Seq(
(1, "example1", Seq(0,2,5), Seq(Some(1),Some(2),Some(9)), true),
(2, "example2", Seq(1,20,5), Seq(Some(9),Option.empty[Int],Some(6)), false)
).toDF("userId", "someString", "varA", "varB", "someBool")
val arrayColumns = df.schema.fields.collect {
case StructField(name, ArrayType(_, _), _, _) => name
}
val dfs = arrayColumns.map { expname =>
val columns = df.schema.fields.map {
case StructField(name, ArrayType(_, _), _, _) if expname == name => explode(df.col(name)) as name
case StructField(name, ArrayType(_, _), _, _) => lit(null) as name
case StructField(name, _, _, _) => df.col(name)
}
df.select(columns:_*)
}
dfs.reduce(_ union _).show()
+------+----------+----+----+--------+
|userId|someString|varA|varB|someBool|
+------+----------+----+----+--------+
| 1| example1| 0|null| true|
| 1| example1| 2|null| true|
| 1| example1| 5|null| true|
| 2| example2| 1|null| false|
| 2| example2| 20|null| false|
| 2| example2| 5|null| false|
| 1| example1|null| 1| true|
| 1| example1|null| 2| true|
| 1| example1|null| 9| true|
| 2| example2|null| 9| false|
| 2| example2|null|null| false|
| 2| example2|null| 6| false|
+------+----------+----+----+--------+