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我有一个包含 col1、col2、col3 列的数据框。
col1,col2 是字符串。 col3 是下面定义的 Map[String,String]
|-- col3: map (nullable = true)
| |-- key: string
| |-- value: string (valueContainsNull = true)
df.groupBy($"col1", $"col2").agg(collect_list($"col3").as("col4"))
|-- col4: array (nullable = true)
| |-- element: map (containsNull = true)
| | |-- key: string
| | |-- value: string (valueContainsNull = true)
[[a->a1,b->b1],[c->c1]]
[a->a1,b->b1,c->c1]
最佳答案
您可以使用 aggregate和 map_concat :
import org.apache.spark.sql.functions.{expr, collect_list}
val df = Seq(
(1, Map("k1" -> "v1", "k2" -> "v3")),
(1, Map("k3" -> "v3")),
(2, Map("k4" -> "v4")),
(2, Map("k6" -> "v6", "k5" -> "v5"))
).toDF("id", "data")
val mergeExpr = expr("aggregate(data, map(), (acc, i) -> map_concat(acc, i))")
df.groupBy("id").agg(collect_list("data").as("data"))
.select($"id", mergeExpr.as("merged_data"))
.show(false)
// +---+------------------------------+
// |id |merged_data |
// +---+------------------------------+
// |1 |[k1 -> v1, k2 -> v3, k3 -> v3]|
// |2 |[k4 -> v4, k6 -> v6, k5 -> v5]|
// +---+------------------------------+
map_concat
我们连接所有
Map
数据列的项目通过
aggregate
内置函数允许我们将聚合应用于列表对。
import org.apache.spark.sql.functions.{collect_list, udf}
val mergeMapUDF = udf((data: Seq[Map[String, String]]) => data.reduce(_ ++ _))
df.groupBy("id").agg(collect_list("data").as("data"))
.select($"id", mergeMapUDF($"data").as("merged_data"))
.show(false)
关于scala - 在 Scala 数据框中合并 map ,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61398999/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!