#python #dataframe #pyspark #apache-spark-sql #pyspark-dataframes
#python #фрейм данных #apache-spark-sql #pyspark
Вопрос:
В настоящее время у меня есть фрейм данных, подобный этому:
------- ------- ------- -------
| Id |value_list_of_dicts |
------- ------- ------- -------
| 1 |[{"val1":0, "val2":0}, |
| |{"val1":2, "val2":5}] |
------- ------- ------- -------
| 2 |[{"val1":9, "val2":10},|
| |{"val1":1, "val2":2}] |
------- ------- ------- -------
Каждый список содержит ровно 30 словарей, и значения могут отличаться, но имена ключей всегда одинаковы. Я хочу, чтобы мой фрейм данных выглядел так:
------- ------- -------
| Id |val1 |val2 |
------- ------- -------
| 1 | 0 | 0 |
------- ------- -------
| 1 | 2 | 5 |
------- ------- -------
| 2 | 9 | 10 |
------- ------- -------
| 2 | 1 | 2 |
------- ------- -------
Каков наилучший способ сделать это?
Ответ №1:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.types import *
from datetime import datetime
from pyspark.sql import *
from collections import *
from pyspark.sql.functions import udf,explode
from pyspark.sql.types import StringType
df= spark.createDataFrame(
[
(1, [{"val1":0, "val2":0},{"val1":2, "val2":5}]),
(2, [{"val1":9, "val2":10},{"val1":1, "val2":2}])
],("ID","List")
)
df2 = df.select(df.ID,explode(df.List).alias("Column1") )
df2.withColumn("Val1", F.col("Column1").getItem("val1")).withColumn("Val2", F.col("Column1").getItem("val2")).show(truncate=False)
Вывод:
--- ----------------------- ---- ----
|ID |Column1 |Val1|Val2|
--- ----------------------- ---- ----
|1 |[val2 -> 0, val1 -> 0] |0 |0 |
|1 |[val2 -> 5, val1 -> 2] |2 |5 |
|2 |[val2 -> 10, val1 -> 9]|9 |10 |
|2 |[val2 -> 2, val1 -> 1] |1 |2 |
— ———————— —- —-