scala - 对数据框的操作

Question

我使用 Spark 1.3 中的 DataFrame API。

我想从 DataFrame 中的日期获取星期几，而不丢失 DataFrame 的所有元素。

在使用 DataFrame API 之前，我曾经使用 jodatime 在简单的 map 上获取它。

现在有一个有效的解决方案:

sqlContext.createDataFrame(myDataFrame.map(l=>operationOnTheField(l)),myDataFrame.schema))

是否可以在不返回到RDD[Row]上的 map 的情况下执行该操作，然后使用该RDD创建一个DataFrame？

Answer 1

您可以结合使用对 DataFrame 调用 select() 和用户定义函数 (UDF) 来转换相关列。

import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.sql.functions._

用于设置示例DataFrame的案例类。

private case class Cust(id: Integer, name: String, 
        sales: Double, discount: Double, state: String)

然后设置 SQLContext 并创建 DataFrame，如下所示:

import sqlContext.implicits._

val custs = Seq(
  Cust(1, "Widget Co", 120000.00, 0.00, "AZ"),
  Cust(2, "Acme Widgets", 410500.00, 500.00, "CA"),
  Cust(3, "Widgetry", 410500.00, 200.00, "CA"),
  Cust(4, "Widgets R Us", 410500.00, 0.0, "CA"),
  Cust(5, "Ye Olde Widgete", 500.00, 0.0, "MA")
)
val customerDF = sc.parallelize(custs, 4).toDF()

注册一个简单的 UDF，用于转换“折扣”列。

val myFunc = udf {(x: Double) => x + 1}

获取列，将 UDF 应用到“折扣”列并保留其他列不变。

val colNames = customerDF.columns
val cols = colNames.map(cName => customerDF.col(cName))
val theColumn = customerDF("discount")

我想找到一种“更好”的方式来匹配该列，但以下方法有效。使用 as() 为列指定一个新名称，因为我们可以!

val mappedCols = cols.map(c => 
  if (c.toString() == theColumn.toString()) myFunc(c).as("transformed") else c)

使用 select() 生成新的 DataFrame

val newDF = customerDF.select(mappedCols:_*)

你变了

id name            sales    discount state
1  Widget Co       120000.0 0.0      AZ   
2  Acme Widgets    410500.0 500.0    CA   
3  Widgetry        410500.0 200.0    CA   
4  Widgets R Us    410500.0 0.0      CA   
5  Ye Olde Widgete 500.0    0.0      MA   

进入

id name            sales    transformed state
1  Widget Co       120000.0 1.0         AZ   
2  Acme Widgets    410500.0 501.0       CA   
3  Widgetry        410500.0 201.0       CA   
4  Widgets R Us    410500.0 1.0         CA   
5  Ye Olde Widgete 500.0    1.0         MA   

您可以找到完整的示例 source code here 。如果您对精确的色谱柱更换不挑剔，则可以使其变得更简单。