如何将行转换为火花数据帧中的列，scala

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

有什么方法可以将数据帧行转置为列。 我有以下结构作为输入：如何将行转换为火花数据帧中的列，scala

val inputDF = Seq(("pid1","enc1", "bat"),("pid1","enc2", ""),("pid1","enc3", ""),("pid3","enc1", "cat"),("pid3","enc2", "")).toDF("MemberID", "EncounterID", "entry") 
inputDF.show: 
+--------+-----------+-----+ 
|MemberID|EncounterID|entry| 
+--------+-----------+-----+ 
| pid1|  enc1| bat| 
| pid1|  enc2|  | 
| pid1|  enc3|  | 
| pid3|  enc1| cat| 
| pid3|  enc2|  | 
+--------+-----------+-----+ 
expected result: 
+--------+----------+----------+----------+-----+ 
|MemberID|Encounter1|Encounter2|Encounter3|entry| 
+--------+----------+----------+----------+-----+ 
| pid1|  enc1|  enc2|  enc3| bat| 
| pid3|  enc1|  enc2|  null| cat| 
+--------+----------+----------+----------+-----+

请建议是否有可用的转置行到列的任何优化的直接API。 我的输入数据量是相当大的，所以像collect这样的动作，我无法执行，因为它会占用驱动程序上的所有数据。 我正在使用Spark 2.x

回答：

我不确定您需要的是您实际询问的内容。然而，以防万一这里是一个想法：

val entries = inputDF.where('entry isNotNull) 
    .where('entry !== "") 
    .select("MemberID", "entry").distinct 
val df = inputDF.groupBy("MemberID") 
    .agg(collect_list("EncounterID") as "encounterList") 
    .join(entries, Seq("MemberID")) 
df.show 
+--------+-------------------------+-----+ 
|MemberID|   encounterList |entry| 
+--------+-------------------------+-----+ 
| pid1|  [enc2, enc1, enc3]| bat| 
| pid3|    [enc2, enc1]| cat| 
+--------+-------------------------+-----+

列表的顺序是不确定的，但你可以对它进行排序，然后从它.withColumn("Encounter1", sort_array($"encounterList")(0))提取新列...

其他的想法

如果你想要的是摆在相应的“遭遇”列项的值，你可以使用透视：

inputDF 
    .groupBy("MemberID") 
    .pivot("EncounterID", Seq("enc1", "enc2", "enc3")) 
    .agg(first("entry")).show 
+--------+----+----+----+ 
|MemberID|enc1|enc2|enc3| 
+--------+----+----+----+ 
| pid1| bat| | | 
| pid3| cat| | | 
+--------+----+----+----+

将Seq("enc1", "enc2", "enc3")添加为optionnal，但由于您知道列的内容，因此它将加速计算。

以上是 如何将行转换为火花数据帧中的列，scala 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/264671.html

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