python - 将数组列转换为 PySpark 数据框中的结构数组

Question

我有一个包含 3 列的数据框

| str1      | array_of_str1        | array_of_str2  |
+-----------+----------------------+----------------+
| John      | [Size, Color]        | [M, Black]     |
| Tom       | [Size, Color]        | [L, White]     |
| Matteo    | [Size, Color]        | [M, Red]       |

我想添加包含结构类型中的 3 列的数组列

| str1      | array_of_str1        | array_of_str2  | concat_result                                 |
+-----------+----------------------+----------------+-----------------------------------------------+
| John      | [Size, Color]        | [M, Black]     | [[[John, Size , M], [John, Color, Black]]]    |
| Tom       | [Size, Color]        | [L, White]     | [[[Tom, Size , L], [Tom, Color, White]]]      |
| Matteo    | [Size, Color]        | [M, Red]       | [[[Matteo, Size , M], [Matteo, Color, Red]]]  |

Answer 1

如果数组中元素的数量是固定的，那么使用array 和struct 函数是非常简单的。这是 scala 中的一些代码。

val result = df
    .withColumn("concat_result", array((0 to 1).map(i => struct(
                     col("str1"),
                     col("array_of_str1").getItem(i),
                     col("array_of_str2").getItem(i)
    )) : _*))

在 python 中，因为你问的是 pyspark:

import pyspark.sql.functions as F

df.withColumn("concat_result", F.array(*[ F.struct(
                  F.col("str1"),
                  F.col("array_of_str1").getItem(i),
                  F.col("array_of_str2").getItem(i))
              for i in range(2)]))

你得到以下架构:

root
 |-- str1: string (nullable = true)
 |-- array_of_str1: array (nullable = true)
 |    |-- element: string (containsNull = true)
 |-- array_of_str2: array (nullable = true)
 |    |-- element: string (containsNull = true)
 |-- concat_result: array (nullable = false)
 |    |-- element: struct (containsNull = false)
 |    |    |-- str1: string (nullable = true)
 |    |    |-- col2: string (nullable = true)
 |    |    |-- col3: string (nullable = true)