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Dataframe pyspark数据帧修改列

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Dataframe pyspark数据帧修改列,dataframe,pyspark,hive,pyspark-dataframes,Dataframe,Pyspark,Hive,Pyspark Dataframes,我有如下的输入数据框，其中输入列是动态的，也就是说，它可以是n个数字，就像input1到input2一样 +----+----+-------+------+------+ |dim1|dim2| byvar|input1|input2| +----+----+-------+------+------+ | 101| 102|MTD0001| 1| 10| | 101| 102|MTD0002| 2| 12| | 101| 102|MTD0003| 3|

我有如下的输入数据框，其中输入列是动态的，也就是说，它可以是n个数字，就像input1到input2一样

+----+----+-------+------+------+
|dim1|dim2|  byvar|input1|input2|
+----+----+-------+------+------+
| 101| 102|MTD0001|     1|    10|
| 101| 102|MTD0002|     2|    12|
| 101| 102|MTD0003|     3|    13|

想修改以下列，怎么可能

+----+----+-------+----------+------+
|dim1|dim2|  byvar|TRAMS_NAME|values|
+----+----+-------+----------+------+
| 101| 102|MTD0001|    input1|     1|
| 101| 102|MTD0001|    input2|    10|
| 101| 102|MTD0002|    input1|     2|
| 101| 102|MTD0002|    input2|    12|
| 101| 102|MTD0003|    input1|     3|
| 101| 102|MTD0003|    input2|    13|

我使用了create_map spark方法，但这是一种硬编码的方法。实现相同功能的任何其他方法？？？

示例数据帧：

df.show() #added more columns to show code is dynamic
+----+----+-------+------+------+------+------+------+------+
|dim1|dim2|  byvar|input1|input2|input3|input4|input5|input6|
+----+----+-------+------+------+------+------+------+------+
| 101| 102|MTD0001|     1|    10|     3|     6|    10|    13|
| 101| 102|MTD0002|     2|    12|     4|     8|    11|    14|
| 101| 102|MTD0003|     3|    13|     5|     9|    12|    15|
+----+----+-------+------+------+------+------+------+------+

from pyspark.sql import functions as F
df.withColumn("vals",\
F.explode(F.arrays_zip(F.array([F.array(F.lit(x),F.col(x)) for x in df.columns if x!=['dim1','dim2','byvar']]))))\
.select("dim1", "dim2","byvar","vals.*").withColumn("TRAMS_NAME", F.element_at("0",1))\
                                                    .withColumn("VALUES", F.element_at("0",2)).drop("0").show()

+----+----+-------+----------+------+
|dim1|dim2|  byvar|TRAMS_NAME|VALUES|
+----+----+-------+----------+------+
| 101| 102|MTD0001|    input1|     1|
| 101| 102|MTD0001|    input2|    10|
| 101| 102|MTD0001|    input3|     3|
| 101| 102|MTD0001|    input4|     6|
| 101| 102|MTD0001|    input5|    10|
| 101| 102|MTD0001|    input6|    13|
| 101| 102|MTD0002|    input1|     2|
| 101| 102|MTD0002|    input2|    12|
| 101| 102|MTD0002|    input3|     4|
| 101| 102|MTD0002|    input4|     8|
| 101| 102|MTD0002|    input5|    11|
| 101| 102|MTD0002|    input6|    14|
| 101| 102|MTD0003|    input1|     3|
| 101| 102|MTD0003|    input2|    13|
| 101| 102|MTD0003|    input3|     5|
| 101| 102|MTD0003|    input4|     9|
| 101| 102|MTD0003|    input5|    12|
| 101| 102|MTD0003|    input6|    15|
+----+----+-------+----------+------+

对于Spark2.4+
，您可以使用explode
、数组zip
、数组
和元素
动态地获取两列。只要您的输入列的名称以“输入”开头，这将起作用。

df.show() #added more columns to show code is dynamic
+----+----+-------+------+------+------+------+------+------+
|dim1|dim2|  byvar|input1|input2|input3|input4|input5|input6|
+----+----+-------+------+------+------+------+------+------+
| 101| 102|MTD0001|     1|    10|     3|     6|    10|    13|
| 101| 102|MTD0002|     2|    12|     4|     8|    11|    14|
| 101| 102|MTD0003|     3|    13|     5|     9|    12|    15|
+----+----+-------+------+------+------+------+------+------+

from pyspark.sql import functions as F
df.withColumn("vals",\
F.explode(F.arrays_zip(F.array([F.array(F.lit(x),F.col(x)) for x in df.columns if x!=['dim1','dim2','byvar']]))))\
.select("dim1", "dim2","byvar","vals.*").withColumn("TRAMS_NAME", F.element_at("0",1))\
                                                    .withColumn("VALUES", F.element_at("0",2)).drop("0").show()

+----+----+-------+----------+------+
|dim1|dim2|  byvar|TRAMS_NAME|VALUES|
+----+----+-------+----------+------+
| 101| 102|MTD0001|    input1|     1|
| 101| 102|MTD0001|    input2|    10|
| 101| 102|MTD0001|    input3|     3|
| 101| 102|MTD0001|    input4|     6|
| 101| 102|MTD0001|    input5|    10|
| 101| 102|MTD0001|    input6|    13|
| 101| 102|MTD0002|    input1|     2|
| 101| 102|MTD0002|    input2|    12|
| 101| 102|MTD0002|    input3|     4|
| 101| 102|MTD0002|    input4|     8|
| 101| 102|MTD0002|    input5|    11|
| 101| 102|MTD0002|    input6|    14|
| 101| 102|MTD0003|    input1|     3|
| 101| 102|MTD0003|    input2|    13|
| 101| 102|MTD0003|    input3|     5|
| 101| 102|MTD0003|    input4|     9|
| 101| 102|MTD0003|    input5|    12|
| 101| 102|MTD0003|    input6|    15|
+----+----+-------+----------+------+

下面是使用stack（）函数解决问题的另一种方法。当然，它可能会简单一些，但有一个限制，即必须显式地放置列名

希望这有帮助

# set your dataframe
df = spark.createDataFrame(
    [(101, 102, 'MTD0001', 1, 10),
     (101, 102, 'MTD0002', 2, 12),
     (101, 102, 'MTD0003', 3, 13)],
    ['dim1', 'dim2', 'byvar', 'v1', 'v2']
)

df.show()
+----+----+-------+---+---+
|dim1|dim2|  byvar| v1| v2|
+----+----+-------+---+---+
| 101| 102|MTD0001|  1| 10|
| 101| 102|MTD0002|  2| 12|
| 101| 102|MTD0003|  3| 13|
+----+----+-------+---+---+

result = df.selectExpr('dim1', 
                       'dim2', 
                       'byvar', 
                       "stack(2, 'v1', v1, 'v2', v2) as (names, values)")
result.show()
+----+----+-------+-----+------+
|dim1|dim2|  byvar|names|values|
+----+----+-------+-----+------+
| 101| 102|MTD0001|   v1|     1|
| 101| 102|MTD0001|   v2|    10|
| 101| 102|MTD0002|   v1|     2|
| 101| 102|MTD0002|   v2|    12|
| 101| 102|MTD0003|   v1|     3|
| 101| 102|MTD0003|   v2|    13|
+----+----+-------+-----+------+

如果我们想动态地设置要堆叠的列，我们只需要设置未更改的列，在您的示例中是dim1、dim2和byvar，并使用for循环创建堆栈语句

# set static columns
unaltered_cols = ['dim1', 'dim2', 'byvar']
# extract columns to stack
change_cols = [n for n in df.schema.names if not n in unaltered_cols]
cols_exp = ",".join(["'" + n + "'," + n for n in change_cols])
# create stack sentence
stack_exp = "stack(" + str(len(change_cols)) +',' + cols_exp + ") as (names, values)"
# print final expression
print(stack_exp)
# --> stack(2,'v1',v1,'v2',v2) as (names, values)

# apply transformation
result = df.selectExpr('dim1', 
                       'dim2', 
                       'byvar', 
                       stack_exp)
result.show()
+----+----+-------+-----+------+
|dim1|dim2|  byvar|names|values|
+----+----+-------+-----+------+
| 101| 102|MTD0001|   v1|     1|
| 101| 102|MTD0001|   v2|    10|
| 101| 102|MTD0002|   v1|     2|
| 101| 102|MTD0002|   v2|    12|
| 101| 102|MTD0003|   v1|     3|
| 101| 102|MTD0003|   v2|    13|
+----+----+-------+-----+------+

如果我们使用不同的数据帧运行相同的代码，您将获得所需的结果

df = spark.createDataFrame(
    [(101, 102, 'MTD0001', 1, 10, 4),
     (101, 102, 'MTD0002', 2, 12, 5),
     (101, 102, 'MTD0003', 3, 13, 5)],
    ['dim1', 'dim2', 'byvar', 'v1', 'v2', 'v3']
)
# Re-run the code to create the stack_exp before!
result = df.selectExpr('dim1', 
                       'dim2', 
                       'byvar', 
                       stack_exp)
result.show()
+----+----+-------+-----+------+
|dim1|dim2|  byvar|names|values|
+----+----+-------+-----+------+
| 101| 102|MTD0001|   v1|     1|
| 101| 102|MTD0001|   v2|    10|
| 101| 102|MTD0001|   v3|     4|
| 101| 102|MTD0002|   v1|     2|
| 101| 102|MTD0002|   v2|    12|
| 101| 102|MTD0002|   v3|     5|
| 101| 102|MTD0003|   v1|     3|
| 101| 102|MTD0003|   v2|    13|
| 101| 102|MTD0003|   v3|     5|
+----+----+-------+-----+------+

为什么r的前两行

TRAMS\u NAME

input1和input2以及其余的是value1和value2？它们不是都应该是value1还是value2？是的，这是我的错。我已经更新了请检查。@Mohammad Murtaza Hashmithank谢谢你，但是如果堆栈中有多个列，我们可以使用for循环传递值和列吗？？？我添加了代码来解决多个列的问题！谢谢，但是列是动态的，列标题也可能会更改。无论如何，我会尝试。要做到这一点，您只需将

x.startswith（'input'）

替换为

if x=['dim1'、'dim2'、'byvar']

。。我编辑过。