[英]assign values of one dataframe column to another dataframe column based on condition
[英]One dataframe column multiple with another dataframe column based on condition
dataframe有兩個,一個是info表,一個是reference表。 我需要根據條件對兩列進行多列處理,詳細信息如下:
Dataframe(信息)
+-----+-----+
| key|value|
+-----+-----+
| a| 10|
| b| 20|
| c| 50|
| d| 40|
+-----+-----+
Dataframe(參考)
+-----+----------+
| key|percentage|
+-----+----------+
| a| 0.1|
| b| 0.5|
+-----+----------+
Dataframe(這是我要的output)
+-----+------+
| key|result|
+-----+------+
| a| 1| (10 * 0.1 = 1)
| b| 10| (20 * 0.5 = 10)
| c| 50| (because there are no key matching in reference table, then remain the same)
| d| 40| (because there are no key matching in reference table, then remain the same)
+-----+------+
我嘗試了以下代碼但失敗了。
df_cal = (
info
.withColumn('result', f.when(f.col('key')==reference.withColumn(f.col('key')), \
f.col('value)*reference.withColumn(f.col('percentage')) ))
.select('key', 'result')
)
df_cal.show()
加入並繁殖。 下面的代碼和邏輯
new_info = (info.join(broadcast(Reference), on='key', how='left')#Join the two dataframes
.na.fill(1.0)#Fill null with 1
.withColumn('result', col('value')*col('percentage'))#multiply the columns and store in results
.drop('value','percentage')#drop unwanted columns
)
new_info.show()
與 wwnde 的解決方案略有不同,整體邏輯保持不變,將使用coalesce
而不是fillna
。 fillna
,如果在沒有子集的情況下使用,也可以填充不需要的列 - 在任何情況下,它都會在 spark 計划中生成一個新的投影。
使用coalesce
的示例
data1_sdf. \
join(data2_sdf, ['key'], 'left'). \
withColumn('result',
func.coalesce(func.col('value') * func.col('percentage'), func.col('value'))
). \
show()
# +---+-----+----------+------+
# |key|value|percentage|result|
# +---+-----+----------+------+
# | d| 40| null| 40.0|
# | c| 50| null| 50.0|
# | b| 20| 0.5| 10.0|
# | a| 10| 0.1| 1.0|
# +---+-----+----------+------+
如果你願意使用 Spark SQL 而不是 DataFrame API,你可以這樣做:
創建數據框。 (可選,因為您已經擁有數據)
from pyspark.sql.types import StructType,StructField, IntegerType, FloatType, StringType
# create info dataframe
info_data = [
("a",10),
("b",20),
("c",50),
("d",40),
]
info_schema = StructType([
StructField("key",StringType()),
StructField("value",IntegerType()),
])
info_df = spark.createDataFrame(data=info_data,schema=info_schema)
# create reference dataframe
reference_data = [
("a",.1),
("b",.5)
]
reference_schema = StructType([
StructField("key",StringType()),
StructField("percentage",FloatType()),
])
reference_df = spark.createDataFrame(data=reference_data,schema=reference_schema)
reference_df.show()
接下來我們需要創建 2 個數據幀的視圖來運行 sql 查詢。 下面我們從info_df
創建一個名為info
的視圖和一個來自reference_df
的名為reference
的視圖
# create views: info and reference
info_df.createOrReplaceTempView("info")
reference_df.createOrReplaceTempView("reference")
最后我們編寫一個查詢來執行乘法。 該查詢在 info 和 reference 之間執行左連接,然后將value
乘以percentage
。 關鍵部分是我們將percentage
與 1 coalesce
。因此,如果percentage
為 null,則value
乘以 1。
from pyspark.sql.functions import coalesce
my_query = """
select
i.key,
-- coalese the percentage with 1. If percentage is null then it gets replaced by 1
i.value * coalesce(r.percentage,1) as result
from info i
left join reference r
on i.key = r.key
"""
final_df = spark.sql(my_query)
final_df.show()
Output:
+---+------+
|key|result|
+---+------+
| a| 1.0|
| b| 10.0|
| c| 50.0|
| d| 40.0|
+---+------+
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