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我知道我问过类似的问题 here但那是为了行过滤。这次我试图删除列。我曾尝试实现高阶函数,例如 FILTER
和其他函数,但无法正常工作。我认为我需要的是一个 SELECT
高阶函数,但它似乎不存在。感谢您的帮助!
我正在使用 pyspark 并且我有一个数据框对象 df
这就是 df.printSchema()
的输出结果
root
|-- M_MRN: string (nullable = true)
|-- measurements: array (nullable = true)
| |-- element: struct (containsNull = true)
| | |-- Observation_ID: string (nullable = true)
| | |-- Observation_Name: string (nullable = true)
| | |-- Observation_Result: string (nullable = true)
我只想在“测量”中保留“Observation_ID”或“Observation_Result”列。所以目前当我运行 df.select('measurements').take(2)
我得到
[Row(measurements=[Row(Observation_ID='5', Observation_Name='ABC', Observation_Result='108/72'),
Row(Observation_ID='11', Observation_Name='ABC', Observation_Result='70'),
Row(Observation_ID='10', Observation_Name='ABC', Observation_Result='73.029'),
Row(Observation_ID='14', Observation_Name='XYZ', Observation_Result='23.1')]),
Row(measurements=[Row(Observation_ID='2', Observation_Name='ZZZ', Observation_Result='3/4'),
Row(Observation_ID='5', Observation_Name='ABC', Observation_Result='7')])]
我希望在执行上述过滤并运行 df.select('measurements').take(2)
之后得到
[Row(measurements=[Row(Observation_ID='5', Observation_Result='108/72'),
Row(Observation_ID='11', Observation_Result='70'),
Row(Observation_ID='10', Observation_Result='73.029'),
Row(Observation_ID='14', Observation_Result='23.1')]),
Row(measurements=[Row(Observation_ID='2', Observation_Result='3/4'),
Row(Observation_ID='5', Observation_Result='7')])]
有没有办法在 pyspark 中执行此操作?感谢您期待您的帮助!
最佳答案
您可以使用高阶函数
transform
to select
您想要的字段并将它们放入 struct
中。
from pyspark.sql import functions as F
df.withColumn("measurements",F.expr("""transform(measurements\
,x-> struct(x.Observation_ID as Observation_ID,\
x.Observation_Result as Observation_Result))""")).printSchema()
#root
#|-- measurements: array (nullable = true)
#| |-- element: struct (containsNull = false)
#| | |-- Observation_ID: string (nullable = true)
#| | |-- Observation_Result: string (nullable = true)
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