python – PySpark使用dict创建新列

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – PySpark使用dict创建新列，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1558字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

使用Spark 1.6,我有一个Spark DataFrame列(名为let,比如col1),其值为A,B,C,DS,DNS,E,F,G和H,我想用值创建一个新列(比如col2)从下面的词典中,我该如何映射？ (所以f.i.’A’需要映射到’S’等……)

dict = {'A': 'S', 'B': 'S', 'C': 'S', 'DS': 'S', 'DNS': 'S', 'E': 'NS', 'F': 'NS', 'G': 'NS', 'H': 'NS'}

解决方法:

使用UDF的低效解决方案(版本无关)：

from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.functions import udf

def translate(mapping):
    def translate_(col):
        return mapping.get(col)
    return udf(translate_, StringType())

df = sc.parallelize([('DS', ), ('G', ), ('INVALID', )]).toDF(['key'])
mapping = {
    'A': 'S', 'B': 'S', 'C': 'S', 'DS': 'S', 'DNS': 'S', 
    'E': 'NS', 'F': 'NS', 'G': 'NS', 'H': 'NS'}

df.withColumn("value", translate(mapping)("key"))

结果：

+-------+-----+
|    key|value|
+-------+-----+
|     DS|    S|
|      G|   NS|
|INVALID| null|
+-------+-----+

更高效(仅限Spark 2.0)是创建MapType文字：

from pyspark.sql.functions import col, create_map, lit
from itertools import chain

mapping_expr = create_map([lit(x) for x in chain(*mapping.items())])

df.withColumn("value", mapping_expr.getItem(col("key")))

结果相同：

+-------+-----+
|    key|value|
+-------+-----+
|     DS|    S|
|      G|   NS|
|INVALID| null|
+-------+-----+

但更有效的执行计划：

== Physical Plan ==
*Project [key#15, keys: [B,DNS,DS,F,E,H,C,G,A], values: [S,S,S,NS,NS,NS,S,NS,S][key#15] AS value#53]
+- Scan ExistingRDD[key#15]

与UDF版本相比：

== Physical Plan ==
*Project [key#15, pythonUDF0#61 AS value#57]
+- BatchEvalPython [translate_(key#15)], [key#15, pythonUDF0#61]
   +- Scan ExistingRDD[key#15]

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – PySpark使用dict创建新列全部内容，希望文章能够帮你解决python – PySpark使用dict创建新列所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端