python - 根据列值重复字符串(就像Python中字符串和数字的乘法)

Question

我有以下数据框(称为df)，其中包含列item_name和item_level:

   item_name    item_level 
----------------------------
   Item1              1
   Item2              2
   Item3              2
   Item4              3

我想创建一个新列，根据项目的级别产生缩进。为此，我想将 item_level 乘以字符串“---”，这样做的想法是，当我这样做时，字符串与自身连接的次数与我要与字符串相乘的整数值一样多。

我想要的结果是这样的:

  item_name    item_level      new_column
------------------------------------------------
   Item1            1            ---Item1
   Item2            2            ------Item2
   Item3            2            ------Item3
   Item4            3            ---------Item4

在 pyspark 中，当我编写以下命令时，创建的列仅包含 null 值:

from pyspark.sql import functions as F
df = df.withColumn('new_column',F.concat(F.lit(df.item_level*'---'),df.item_name))

null 值似乎来自整数与字符串的乘法。 concat 函数似乎工作正常。例如，以下作品:

df = df.withColumn('new_column',F.concat(df.item_name,df.item_name))

我还尝试了一些其他的事情。如果我使用常数来乘以字符串，则结果字符串将按预期显示:

number = 3
df = df.withColumn('new_column', F.lit(number*'---'))

此外，首先在列中添加“---”字符串(具有相同的行“---”)，然后将该列与 item_level 列相乘也会得到空值:

df = df.withColumn('padding',F.lit('---'))
df = df.withColumn('test',df.padding*df.item_name)

但是，如果我使用 pandas，最后一段代码就会满足我的要求。但我需要在 pyspark 中执行此操作。

Answer 1

有一个函数pyspark.sql.functions.repeat那:

Repeats a string column n times, and returns it as a new string column.

将 repeat 的结果与 item_name 连接起来，就像您在代码中所做的那样。唯一的问题是您需要使用 pyspark.sql.functions.expr为了pass a column value as an argument to a spark function .

from pyspark.sql.functions import concat, expr

df.withColumn(
    "new_column", 
    concat(expr("repeat('---', item_level)"), "item_name")
).show()
#+---------+----------+--------------+
#|item_name|item_level|    new_column|
#+---------+----------+--------------+
#|    Item1|         1|      ---Item1|
#|    Item2|         2|   ------Item2|
#|    Item3|         2|   ------Item3|
#|    Item4|         3|---------Item4|
#+---------+----------+--------------+

请注意，show() 将右对齐显示的输出，但基础数据如您所愿。