如果列在另一个 Spark Dataframe 中，Pyspark 创建新列

Question

如果列的行位于单独的数据帧中，我正在尝试在我的 Spark 数据帧中创建一个标记。

这是我的主要 Spark 数据框 (df_main)

+--------+
|main    |
+--------+
|28asA017|
|03G12331|
|1567L044|
|02TGasd8|
|1asd3436|
|A1234567|
|B1234567|
+--------+

这是我的参考（df_ref），这个参考中有数百行，所以我显然不能像这样对它们进行硬编码 solution 或 this one

+--------+
|mask_vl |
+--------+
|A1234567|
|B1234567|
...
+--------+

通常，我会在 Pandas 的数据框中执行以下操作：

df_main['is_inref'] = np.where(df_main['main'].isin(df_ref.mask_vl.values), "YES", "NO")

这样我就能得到这个

+--------+--------+
|main |is_inref|
+--------+--------+
|28asA017|NO      |
|03G12331|NO      |
|1567L044|NO      |
|02TGasd8|NO      |
|1asd3436|NO      |
|A1234567|YES     |
|B1234567|YES     |
+--------+--------+

我已经尝试了以下代码，但我不明白图片中的错误是什么意思。

df_main = df_main.withColumn('is_inref', "YES" if F.col('main').isin(df_ref) else "NO")
df_main.show(20, False)

Answer 1

你很近。我认为您需要的额外步骤是显式创建将包含 df_ref 中的值的列表。

请看下图：

# Create your DataFrames
df = spark.createDataFrame(["28asA017","03G12331","1567L044",'02TGasd8','1asd3436','A1234567','B1234567'], "string").toDF("main")
df_ref =  spark.createDataFrame(["A1234567","B1234567"], "string").toDF("mask_vl")

然后，您可以创建一个 list 并使用 isin，几乎就像您拥有的那样：

# Imports
from pyspark.sql.functions import col, when

# Create a list with the values of your reference DF
mask_vl_list = df_ref.select("mask_vl").rdd.flatMap(lambda x: x).collect()

# Use isin to check whether the values in your column exist in the list
df_main = df_main.withColumn('is_inref', when(col('main').isin(mask_vl_list), 'YES').otherwise('NO'))

---

这会给你：

>>> df_main.show()

+--------+--------+
|    main|is_inref|
+--------+--------+
|28asA017|      NO|
|03G12331|      NO|
|1567L044|      NO|
|02TGasd8|      NO|
|1asd3436|      NO|
|A1234567|     YES|
|B1234567|     YES|
+--------+--------+

Answer 2

如果你想避免收集，我建议你做下一个：

df_ref= df_ref
          .withColumnRenamed("mask_v1", "main")
          .withColumn("isPreset", lit("yes"))
      
 main_df= main_df.join(df_ref, Seq("main"), "left_outer")
          .withColumn("is_inref", when(col("isPresent").isNull,
          lit("NO")).otherwise(lit("YES")))

Answer 3

我觉得这个问题已经回答了，你可以在这里查看 spark detecting the unchanged rows