Spark 数据框将多行转换为列

Question

我是spark新手，想transform below source dataframe（从JSON文件加载） :

+--+-----+-----+
|A |count|major|
+--+-----+-----+
| a|    1|   m1|
| a|    1|   m2|
| a|    2|   m3|
| a|    3|   m4|
| b|    4|   m1|
| b|    1|   m2|
| b|    2|   m3|
| c|    3|   m1|
| c|    4|   m3|
| c|    5|   m4|
| d|    6|   m1|
| d|    1|   m2|
| d|    2|   m3|
| d|    3|   m4|
| d|    4|   m5|
| e|    4|   m1|
| e|    5|   m2|
| e|    1|   m3|
| e|    1|   m4|
| e|    1|   m5|
+--+-----+-----+

进入下方result dataframe:

+--+--+--+--+--+--+
|A |m1|m2|m3|m4|m5|
+--+--+--+--+--+--+
| a| 1| 1| 2| 3| 0|
| b| 4| 2| 1| 0| 0|
| c| 3| 0| 4| 5| 0|
| d| 6| 1| 2| 3| 4|
| e| 4| 5| 1| 1| 1|
+--+--+--+--+--+--+

这里是转换规则：

结果数据框由 A + (n major columns) 组成，其中 major 列名称由以下内容指定：
```
sorted(src_df.map(lambda x: x[2]).distinct().collect())
```
结果数据框包含 m 行，其中 A 列的值由以下提供：
```
sorted(src_df.map(lambda x: x[0]).distinct().collect())
```
结果数据框中每个主要列的值是源数据框中相应A和主要列的值（例如，源数据帧中第 1 行中的计数映射到 box，其中 A 是 a，列 m1）
源数据框中A和major的组合没有重复（请将其视为SQL中两列的主键）

Answer 1

让我们从示例数据开始：

df = sqlContext.createDataFrame([
    ("a", 1, "m1"), ("a", 1, "m2"), ("a", 2, "m3"),
    ("a", 3, "m4"), ("b", 4, "m1"), ("b", 1, "m2"),
    ("b", 2, "m3"), ("c", 3, "m1"), ("c", 4, "m3"),
    ("c", 5, "m4"), ("d", 6, "m1"), ("d", 1, "m2"),
    ("d", 2, "m3"), ("d", 3, "m4"), ("d", 4, "m5"),
    ("e", 4, "m1"), ("e", 5, "m2"), ("e", 1, "m3"),
    ("e", 1, "m4"), ("e", 1, "m5")], 
    ("a", "cnt", "major"))

请注意，我已将 count 更改为 cnt。 Count 是大多数 SQL 方言中的保留关键字，它不是列名的好选择。

至少有两种方法可以重塑此数据：

通过 DataFrame 聚合

from pyspark.sql.functions import col, when, max

majors = sorted(df.select("major")
    .distinct()
    .map(lambda row: row[0])
    .collect())

cols = [when(col("major") == m, col("cnt")).otherwise(None).alias(m) 
    for m in  majors]
maxs = [max(col(m)).alias(m) for m in majors]

reshaped1 = (df
    .select(col("a"), *cols)
    .groupBy("a")
    .agg(*maxs)
    .na.fill(0))

reshaped1.show()

## +---+---+---+---+---+---+
## |  a| m1| m2| m3| m4| m5|
## +---+---+---+---+---+---+
## |  a|  1|  1|  2|  3|  0|
## |  b|  4|  1|  2|  0|  0|
## |  c|  3|  0|  4|  5|  0|
## |  d|  6|  1|  2|  3|  4|
## |  e|  4|  5|  1|  1|  1|
## +---+---+---+---+---+---+

groupBy 优于 RDD

from pyspark.sql import Row

grouped = (df
    .map(lambda row: (row.a, (row.major, row.cnt)))
    .groupByKey())

def make_row(kv):
    k, vs = kv
    tmp = dict(list(vs) + [("a", k)])
    return Row(**{k: tmp.get(k, 0) for k in ["a"] + majors})

reshaped2 = sqlContext.createDataFrame(grouped.map(make_row))

reshaped2.show()

## +---+---+---+---+---+---+
## |  a| m1| m2| m3| m4| m5|
## +---+---+---+---+---+---+
## |  a|  1|  1|  2|  3|  0|
## |  e|  4|  5|  1|  1|  1|
## |  c|  3|  0|  4|  5|  0|
## |  b|  4|  1|  2|  0|  0|
## |  d|  6|  1|  2|  3|  4|
## +---+---+---+---+---+---+

Answer 2

使用 zero323 的数据帧，

df = sqlContext.createDataFrame([
("a", 1, "m1"), ("a", 1, "m2"), ("a", 2, "m3"),
("a", 3, "m4"), ("b", 4, "m1"), ("b", 1, "m2"),
("b", 2, "m3"), ("c", 3, "m1"), ("c", 4, "m3"),
("c", 5, "m4"), ("d", 6, "m1"), ("d", 1, "m2"),
("d", 2, "m3"), ("d", 3, "m4"), ("d", 4, "m5"),
("e", 4, "m1"), ("e", 5, "m2"), ("e", 1, "m3"),
("e", 1, "m4"), ("e", 1, "m5")], 
("a", "cnt", "major"))

你也可以使用

reshaped_df = df.groupby('a').pivot('major').max('cnt').fillna(0)

Answer 3

这是您的原始数据框：

df.show()

+--+-----+-----+
|A |count|major|
+--+-----+-----+
| a|    1|   m1|
| a|    1|   m2|
| a|    2|   m3|
| a|    3|   m4|
| b|    4|   m1|
| b|    1|   m2|
| b|    2|   m3|
| c|    3|   m1|
| c|    4|   m3|
| c|    5|   m4|
| d|    6|   m1|
| d|    1|   m2|
| d|    2|   m3|
| d|    3|   m4|
| d|    4|   m5|
| e|    4|   m1|
| e|    5|   m2|
| e|    1|   m3|
| e|    1|   m4|
| e|    1|   m5|
+--+-----+-----+

使用 pivot 重塑“major”上的数据，按“A”分组，并将“count”的总和聚合为值：

data = ( df.groupBy("A")
    .pivot("major")
    .sum("count") )

display(data)

+--+--+--+--+--+--+
|A |m1|m2|m3|m4|m5|
+--+--+--+--+--+--+
| a| 1| 1| 2| 3| 0|
| b| 4| 2| 1| 0| 0|
| c| 3| 0| 4| 5| 0|
| d| 6| 1| 2| 3| 4|
| e| 4| 5| 1| 1| 1|
+--+--+--+--+--+--+

Spark 数据框将多行转换为列

Spark dataframe transform multiple rows to column

python

dataframe

apache-spark

rdd

apache-spark-sql