Python 使用Spark将列换行_Python_Apache Spark_Pivot_Transpose

Python 使用Spark将列换行

python apache-spark

Python 使用Spark将列换行,python,apache-spark,pivot,transpose,Python,Apache Spark,Pivot,Transpose,我正在尝试将表中的一些列转换为行。我正在使用Python和Spark 1.5.0。这是我的初始表格： +-----+-----+-----+-------+ | A |col_1|col_2|col_...| +-----+-------------------+ | 1 | 0.0| 0.6| ... | | 2 | 0.6| 0.7| ... | | 3 | 0.5| 0.9| ... | | ...| ...| ...| ... | 我

我正在尝试将表中的一些列转换为行。我正在使用Python和Spark 1.5.0。这是我的初始表格：

+-----+-----+-----+-------+
|  A  |col_1|col_2|col_...|
+-----+-------------------+
|  1  |  0.0|  0.6|  ...  |
|  2  |  0.6|  0.7|  ...  |
|  3  |  0.5|  0.9|  ...  |
|  ...|  ...|  ...|  ...  |

我想要这样的东西：

+-----+--------+-----------+
|  A  | col_id | col_value |
+-----+--------+-----------+
|  1  |   col_1|        0.0|
|  1  |   col_2|        0.6|   
|  ...|     ...|        ...|    
|  2  |   col_1|        0.6|
|  2  |   col_2|        0.7| 
|  ...|     ...|        ...|  
|  3  |   col_1|        0.5|
|  3  |   col_2|        0.9|
|  ...|     ...|        ...|

有人知道我能行吗？谢谢您的帮助。

使用平面地图。像下面这样的方法应该可以奏效

from pyspark.sql import Row

def rowExpander(row):
    rowDict = row.asDict()
    valA = rowDict.pop('A')
    for k in rowDict:
        yield Row(**{'A': valA , 'colID': k, 'colValue': row[k]})

newDf = sqlContext.createDataFrame(df.rdd.flatMap(rowExpander))

Spark局部线性代数库目前非常薄弱：它们不包括上述基本运算

对于Spark 2.1，有一个JIRA可以修复这个问题，但这对今天的您没有帮助

需要考虑的事项：执行转置可能需要完全洗牌数据

现在，您需要直接编写RDD代码。我用scala编写了

transpose

，但不是用python编写的。这是scala的

版本：
 def transpose(mat: DMatrix) = {
    val nCols = mat(0).length
    val matT = mat
      .flatten
      .zipWithIndex
      .groupBy {
      _._2 % nCols
    }
      .toSeq.sortBy {
      _._1
    }
      .map(_._2)
      .map(_.map(_._1))
      .toArray
    matT
  }

因此，您可以将其转换为python供您使用。在这个特殊时刻，我没有足够的带宽来编写/测试：如果您无法进行转换，请告诉我
至少-以下内容可以很容易地转换为python


zipWithIndex
-->enumerate（）
（与python等效-归功于@zero323）
map
-->[针对x英寸..的某些操作（x）]
groupBy
-->itertools.groupBy（）

下面是flatte
的实现，它没有与python等效的版本：
  def flatten(L):
        for item in L:
            try:
                for i in flatten(item):
                    yield i
            except TypeError:
                yield item

因此，您应该能够将这些功能组合在一起，形成一个解决方案。
使用基本的Spark SQL函数相对简单
Python
from pyspark.sql.functions import array, col, explode, struct, lit

df = sc.parallelize([(1, 0.0, 0.6), (1, 0.6, 0.7)]).toDF(["A", "col_1", "col_2"])

def to_long(df, by):

    # Filter dtypes and split into column names and type description
    cols, dtypes = zip(*((c, t) for (c, t) in df.dtypes if c not in by))
    # Spark SQL supports only homogeneous columns
    assert len(set(dtypes)) == 1, "All columns have to be of the same type"

    # Create and explode an array of (column_name, column_value) structs
    kvs = explode(array([
      struct(lit(c).alias("key"), col(c).alias("val")) for c in cols
    ])).alias("kvs")

    return df.select(by + [kvs]).select(by + ["kvs.key", "kvs.val"])

to_long(df, ["A"])

Scala：
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions.{array, col, explode, lit, struct}

val df = Seq((1, 0.0, 0.6), (1, 0.6, 0.7)).toDF("A", "col_1", "col_2")

def toLong(df: DataFrame, by: Seq[String]): DataFrame = {
  val (cols, types) = df.dtypes.filter{ case (c, _) => !by.contains(c)}.unzip
  require(types.distinct.size == 1, s"${types.distinct.toString}.length != 1")      

  val kvs = explode(array(
    cols.map(c => struct(lit(c).alias("key"), col(c).alias("val"))): _*
  ))

  val byExprs = by.map(col(_))

  df
    .select(byExprs :+ kvs.alias("_kvs"): _*)
    .select(byExprs ++ Seq($"_kvs.key", $"_kvs.val"): _*)
}

toLong(df, Seq("A"))

我接受了@javadba编写的Scala答案，并创建了一个Python版本，用于在DataFrame
中转置所有列。这可能与OP的要求有点不同
from itertools import chain
from pyspark.sql import DataFrame


def _sort_transpose_tuple(tup):
    x, y = tup
    return x, tuple(zip(*sorted(y, key=lambda v_k: v_k[1], reverse=False)))[0]


def transpose(X):
    """Transpose a PySpark DataFrame.

    Parameters
    ----------
    X : PySpark ``DataFrame``
        The ``DataFrame`` that should be tranposed.
    """
    # validate
    if not isinstance(X, DataFrame):
        raise TypeError('X should be a DataFrame, not a %s' 
                        % type(X))

    cols = X.columns
    n_features = len(cols)

    # Sorry for this unreadability...
    return X.rdd.flatMap( # make into an RDD
        lambda xs: chain(xs)).zipWithIndex().groupBy( # zip index
        lambda val_idx: val_idx[1] % n_features).sortBy( # group by index % n_features as key
        lambda grp_res: grp_res[0]).map( # sort by index % n_features key
        lambda grp_res: _sort_transpose_tuple(grp_res)).map( # maintain order
        lambda key_col: key_col[1]).toDF() # return to DF

例如：
>>> X = sc.parallelize([(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)]).toDF()
>>> X.show()
+---+---+---+
| _1| _2| _3|
+---+---+---+
|  1|  2|  3|
|  4|  5|  6|
|  7|  8|  9|
+---+---+---+

>>> transpose(X).show()
+---+---+---+
| _1| _2| _3|
+---+---+---+
|  1|  4|  7|
|  2|  5|  8|
|  3|  6|  9|
+---+---+---+

df.selectExpr("stack(2, 'col_1', col_1, 'col_2', col_2) as (key, value)")

一种非常方便的实现方法：
from pyspark.sql import Row

def rowExpander(row):
    rowDict = row.asDict()
    valA = rowDict.pop('A')
    for k in rowDict:
        yield Row(**{'A': valA , 'colID' : k, 'colValue' : row[k]})

    newDf = sqlContext.createDataFrame(df.rdd.flatMap(rowExpander)

使用函数create\u map
和explode
使用pyspark sql
解决问题的一种方法
from pyspark.sql import functions as func
#Use `create_map` to create the map of columns with constant 
df = df.withColumn('mapCol', \
                    func.create_map(func.lit('col_1'),df.col_1,
                                    func.lit('col_2'),df.col_2,
                                    func.lit('col_3'),df.col_3
                                   ) 
                  )
#Use explode function to explode the map 
res = df.select('*',func.explode(df.mapCol).alias('col_id','col_value'))
res.show()

为了在pySpark
中转置数据帧，我在临时创建的列上使用pivot
，该列在操作结束时删除
喂，我们有一张这样的桌子。我们要做的是查找每个列出的\u days\u bin
值上的所有用户
+------------------+-------------+
|  listed_days_bin | users_count | 
+------------------+-------------+
|1                 |            5| 
|0                 |            2|
|0                 |            1| 
|1                 |            3|  
|1                 |            4| 
|2                 |            5| 
|2                 |            7|  
|2                 |            2|  
|1                 |            1|
+------------------+-------------+

创建新的临时列-“pvt\u值”
，对其进行聚合并透视结果
import pyspark.sql.functions as F


agg_df = df.withColumn('pvt_value', lit(1))\
        .groupby('pvt_value')\
        .pivot('listed_days_bin')\
        .agg(F.sum('users_count')).drop('pvt_value')

新的数据帧应如下所示：
+----+---+---+
|  0 | 1 | 2 | # Columns 
+----+---+---+
|   3| 13| 14| # Users over the bin
+----+---+---+

您可以使用堆栈功能：
例如：
>>> X = sc.parallelize([(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)]).toDF()
>>> X.show()
+---+---+---+
| _1| _2| _3|
+---+---+---+
|  1|  2|  3|
|  4|  5|  6|
|  7|  8|  9|
+---+---+---+

>>> transpose(X).show()
+---+---+---+
| _1| _2| _3|
+---+---+---+
|  1|  4|  7|
|  2|  5|  8|
|  3|  6|  9|
+---+---+---+

df.selectExpr("stack(2, 'col_1', col_1, 'col_2', col_2) as (key, value)")

其中：

2是要堆叠的列数（列1和列2）
“col_1”是键的字符串
col_1是从中获取值的列

如果您有多个列，您可以构建整个堆栈字符串，迭代列名并将其传递给selectExpr
谢谢您的回答。但它不起作用。下面是我得到的错误消息：TypeError:tuple索引必须是整数，而不是str感谢您的回答。我不知道scala，但我会尽力理解你的代码。我将随时通知您。@Raouf上述代码在python中具有等价物。如果您很了解python，就不应该有问题。我展示了python中唯一缺少的flatten
。让我知道；）zipWithIndex
-->enumerate（）
（Python等价物）？@zero323好眼睛！我将投票表决你的v好答案顺便说一句，谢谢。它稍微有点冗长，但不会移动太多数据。我不认为这“相对”简单：）我得到了错误AssertionError:所有列都必须是相同的类型
如何用Java编写它？如何做相反的事情。如何从第二个数据帧生成第一个数据帧？@ShekharKoirala这是因为数据帧中的列具有不同的数据类型，在函数代码中有明确的说明。另请参见和df。选择expr（'column_names_to_keep'，'column_names_to_keep'，'stack（2，'col_1'，col col u 2'，col colu 2）as（key，value）“）你能看看这里吗？我想我正面临一个问题，因为我的回答很好，你能解释一下吗？你能看看这里吗？你能看看这里吗？你能看看这里吗？