拆分spark DataFrame列
我正在使用spark 2.3
我有这样的DataFrame（在其他情况下_c0可能包含20个内部字段）：
c0 | _c1
1.1 1.2 4.55 | a
4.44 3.1 9.99 | b
1.2 99.88 10.1 | x
我想拆分c0，并像这样创建新的DataFrame：
col1 |col2 |col3 |col4
1.1 |1.2 |4.55 | a
4.44 |3.1 |9.99 | b
1.2 |99.88 |10.1 | x
我知道如何使用getItem（）来解决这个问题：
df = originalDf.rdd.map(lambda x: (re.split(" +",x[0]),x[1])).toDF()
now, df[0] is a array of string , and df[1] is string
df = df.select(df[0].getItem(0), df[0].getItem(1), df[0].getItem(2), df[1])
但我希望找到一种不同的方法来解决这个问题，因为_c0可能包含3个以上的内部列。
有没有办法使用flatMap生成df？
有没有办法插入df [1]作为df [0]的内场？
有没有办法使用df [0] .getItem（），所以它返回所有内部字段？
有没有更简单的方法来生成数据框架？
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plit对空格（"\s+"）使用df 函数和正则表达式模式。文档：https：//spark.apache.org/docs/2.3.1/api/python/_modules/pyspark/sql/functions.html
def split(str, pattern):
""" Splits str around pattern (pattern is a regular expression). .. note:: pattern is a string represent the regular expression. >>> df = spark.createDataFrame([('ab12cd',)], ['s',]) >>> df.select(split(df.s, '[0-9]+').alias('s')).collect() [Row(s=[u'ab', u'cd'])] """ sc = SparkContext._active_spark_context return Column(sc._jvm.functions.split(_to_java_column(str), pattern))然后，您可以使用getItem数组col来获取特定的字段值。
2019-07-17 23:18:35赞同 展开评论