使用 pandas udf 不在 pyspark 中循環

Question

所以假設我有一個大火花 dataframe。我不知道有多少列。

（解決方案必須在 pyspark 中使用 pandas udf。不是不同的方法）

我想對所有列執行操作。 所以可以在所有列中循環但我不想遍歷行。 我希望它立即作用於列。

我沒有在 inte.net 上找到如何做到這一點。

假設我有這個數據框

A   B    C
5   3    2
1   7    0

現在我想發送到 pandas udf 以獲取每一行的總和。

Sum 
 10
  8

列數未知。

我可以通過一次循環行在 udf 中完成它。 但我不想。 我希望它在不循環的情況下作用於所有行。 如果需要，我允許循環遍歷列。

我嘗試過的一種選擇是將所有列組合到數組列

ARR
[5,3,2]
[1,7,0]

但即使在這里，如果沒有循環，它對我也不起作用。 我將此列發送到 udf，然后在內部我需要遍歷它的行並對列表行的每個值求和。

如果我可以將每一列分開並立即對整個列進行操作，那就太好了

我如何立即對列進行操作？ 不遍歷行？

如果我遍歷這些行，我猜它並不比普通的 python udf 好

Answer 1

我不會從 go 到 pandas udfs，求助於 udfs 它不能在 pyspark 中完成。無論如何下面的代碼

df = spark.read.load('/databricks-datasets/asa/small/small.csv', header=True,format='csv')

sf = df.select(df.colRegex("`.*rrDelay$|.*pDelay$`"))

#sf.show()

columns = ["id","ArrDelay","DepDelay"]
data = [("a", 81.0,3),
    ("b", 36.2,5),
    ("c", 12.0,5),
    ("d", 81.0,5),
    ("e", 36.3,5),
    ("f", 12.0,5),
    ("g", 111.7,5)]

sf = spark.createDataFrame(data=data,schema=columns)

sf.show()

# Use aggregate function
new = (sf.withColumn('sums', array(*[x for x in ['ArrDelay','DepDelay'] ]))#Create an array of values per row on desired columns
       .withColumn('sums', expr("aggregate(sums,cast(0 as double), (c,i)-> c+i)"))# USE aggregate to sum
      ).show()


#use pandas udf
sch= sf.withColumn('v', lit(90.087654623)).schema
def sum_s(iterator: Iterator[pd.DataFrame]) -> Iterator[pd.DataFrame]:
    for pdf in iterator:
           
      yield pdf.assign(v=pdf.sum(1))

sf.mapInPandas(sum_s, schema=sch).show()

Answer 2

這是一個簡單的方法

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import Window
from functools import reduce

df = spark.createDataFrame(
    [
        (5,3,2),
        (1,7,0),        
    ],
    ["A", "B", "C"],
)

cols = df.columns
calculate_sum = reduce(lambda a, x: a+x, map(col, cols))

df = (
    df
    .withColumn(
        "sum",calculate_sum
    )
)

df.show()

output：

+---+---+---+---+
|  A|  B|  C|sum|
+---+---+---+---+
|  5|  3|  2| 10|
|  1|  7|  0|  8|
+---+---+---+---+