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[英]Pyspark / Dataframe: Add new column that keeps nested list as nested list
[英]PySpark add new column to dataframe with new list
df = spark.createDataFrame(
[(1, "a", 23.0), (3, "B", -23.0)],
("x1", "x2", "x3"))
而且我想添加新列x4
但是我在Python列表中有值,而不是添加到新列,例如x4_ls = [35.0, 32.0]
。 是否有最佳方法将新列添加到Spark数据框? ( 请注意 ,我使用Spark 2.1)
输出应该是这样的:
## +---+---+-----+----+
## | x1| x2| x3| x4|
## +---+---+-----+----+
## | 1| a| 23.0|35.0|
## | 3| B|-23.0|32.0|
## +---+---+-----+----+
我还可以将列表转换为数据帧df_x4 = spark.createDataFrame([Row(**{'x4': x}) for x in x4_ls])
(但我不知道如何将数据帧连接在一起)
我们可以根据行号进行如下连接。 假设我们有两个数据帧df和df_x4:
def addrownum(df):
dff = df.rdd.zipWithIndex().toDF(['features','rownum'])
odf = dff.map(lambda x : tuple(x.features)+tuple([x.rownum])).toDF(df.columns+['rownum'])
return odf
df1 = addrownum(df)
df2 = addrownum(df_x4)
outputdf = df1.join(df2,df1.rownum==df2.rownum).drop(df1.rownum).drop(df2.rownum)
## outputdf
## +---+---+-----+----+
## | x1| x2| x3| x4|
## +---+---+-----+----+
## | 1| a| 23.0|35.0|
## | 3| B|-23.0|32.0|
## +---+---+-----+----+
outputdf是您所需的输出数据帧
感谢Gaurav Dhama的出色回答! 我对他的解决方案做了一些修改。 这是我的解决方案,在添加的新列row_num
上将两个数据框连接在一起。
from pyspark.sql import Row
def flatten_row(r):
r_ = r.features.asDict()
r_.update({'row_num': r.row_num})
return Row(**r_)
def add_row_num(df):
df_row_num = df.rdd.zipWithIndex().toDF(['features', 'row_num'])
df_out = df_row_num.rdd.map(lambda x : flatten_row(x)).toDF()
return df_out
df = add_row_num(df)
df_x4 = add_row_num(df_x4)
df_concat = df.join(df_x4, on='row_num').drop('row_num')
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