更改 spark dataframe 列的架构

Question

我有一个 pyspark dataframe 列“学生”。

一项数据如下：

{
   "Student" : {
       "m" : {
           "name" : {"s" : "john"},
           "score": {"s" : "165"}
       }
   }
}

我想更改此列的架构，以便条目如下所示：

{
    "Student" : 
    {
        "m" : 
        {
            "StudentDetails" : 
            {
                "m" : 
                {
                    "name" : {"s" : "john"},
                    "score": {"s" : "165"}
                }
            }
        }
    } 
}

问题是Student字段也可以是dataframe中的null。 所以我想保留 null 值，但更改不是 null 值的架构。 我在上述过程中使用了 udf 。

        def Helper_ChangeSchema(row):
            #null check
            if row is None:
                return None
            #change schema
            data = row.asDict(True)
            return {"m":{"StudentDetails":data}}

但 udf 是火花的黑匣子。 有没有任何方法可以使用内置的 spark 函数或 sql 查询来做同样的事情。

Answer 1

它的工作原理与此答案完全相同。 只需在结构中添加另一个嵌套级别：

作为 SQL 表达式：

processedDf = df.withColumn("student", F.expr("named_struct('m', named_struct('student_details', student))"))

或在 Python 代码中使用结构 function ：

processedDf = df.withColumn("student", F.struct(F.struct(F.col("student")).alias('m')))

两个版本的结果相同：

root
 |-- student: struct (nullable = false)
 |    |-- m: struct (nullable = false)
 |    |    |-- student_details: struct (nullable = true)
 |    |    |    |-- m: struct (nullable = true)
 |    |    |    |    |-- name: struct (nullable = true)
 |    |    |    |    |    |-- s: string (nullable = true)
 |    |    |    |    |-- score: struct (nullable = true)
 |    |    |    |    |    |-- s: string (nullable = true)

这两种方法也适用于空行。 使用此输入数据

data ='{"student" : {"m" : {"name" : {"s" : "john"},"score": {"s" : "165"}}}}'
data2='{"student": null }'
df = spark.read.json(sc.parallelize([data, data2]))

processedDf.show(truncate=False)打印

+---------------------+
|student              |
+---------------------+
|[[[[[john], [165]]]]]|
|[[]]                 |
+---------------------+

---

编辑：如果整行应该设置为 null 而不是结构的字段，您可以添加一个when

processedDf = df.withColumn("student", F.when(F.col("student").isNull(), F.lit(None)).otherwise(F.struct(F.struct(F.col("student")).alias('m'))))

这将导致相同的架构，但 null 行的 output 不同：

+---------------------+
|student              |
+---------------------+
|[[[[[john], [165]]]]]|
|null                 |
+---------------------+