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我有一个列表lists=[0,1,2,3,5,6,7]
。顺序不是连续的。我有一个包含 9 列的 pyspark 数据框。
+-------------------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+---------------+-----+----+
| date|ftt (°c)|rtt (°c)|fbt (°c)|rbt (°c)|fmt (°c)|rmt (°c)|fmhhumidityunit|index|Diff|
+-------------------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+---------------+-----+----+
|2019-02-01 05:29:47| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| 0| NaN|
|2019-02-01 05:29:17| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| 1| NaN |
我需要将列表作为列添加到现有数据框中。我的列表不按顺序排列,因此我无法使用 udf。有办法吗?请帮助我我希望它是这样的
+-------------------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+---------------+-----+----+------+
| date|ftt (°c)|rtt (°c)|fbt (°c)|rbt (°c)|fmt (°c)|rmt (°c)|fmhhumidityunit|index|Diff|lists |
+-------------------+--------+--------+--------+--------+--------+--------+---------------+-----+----+-------+
|2019-02-01 05:29:47| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| 0| NaN|0 |
|2019-02-01 05:29:17| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| NaN| 1| NaN |1 |
最佳答案
不太确定它是否必须是这样的或者您是否期待其他东西。如果您的列表项和数据框行数必须相同,那么这里有一个简单的方法。
对于给定的具有三列的示例数据框:
l = [(1,'DEF',33),(2,'KLM',22),(3,'ABC',32),(4,'XYZ',77)]
df=spark.createDataFrame(l, ['id', 'value','age'])
假设这是一个列表:
lists=[5,6,7,8]
可以从此列表创建一个 rdd,并对数据帧使用 zip 函数,并在其上使用 map 函数。
listrdd = sc.parallelize(lists)
newdf=df.rdd.zip(listrdd).map(lambda (x,y ) : ([x for x in x] + [y])).toDF(["id", "Value",",age","List_element"])
>>> ziprdd=df.rdd.zip(listrdd)
>>> ziprdd.take(50)
[(Row(id=1, value=u'DEF', age=33), 5), (Row(id=2, value=u'KLM', age=22), 6), (Row(id=3, value=u'ABC', age=32), 7), (Row(id=4, value=u'XYZ', age=77), 8)]
作为 zip 函数返回的键值对,第一个元素包含来自第一个 rdd 的数据,第二个元素包含来自第二个 rdd 的数据。我对第一个元素使用列表理解并将其与第二个元素连接起来。
它是动态的,可以适用于 n 列,但列表元素和数据框行必须相同。
>>> newdf.show()
]+---+-----+----+------------+
| id|Value|,age|List_element|
+---+-----+----+------------+
| 1| DEF| 33| 5|
| 2| KLM| 22| 6|
| 3| ABC| 32| 7|
| 4| XYZ| 77| 8|
+---+-----+----+------------+
注意:使用 zip 方法时,两个 rdd 分区计数必须相同,否则会出现错误
ValueError: Can only zip with RDD which has the same number of partitions
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!