使用列的长度过滤DataFrame

Question

我想DataFrame使用与列长有关的条件来过滤，这个问题可能很容易，但是我在SO中没有找到任何相关问题。

更具体的，我有一个DataFrame只有一个Column，其中ArrayType(StringType())，我想过滤DataFrame使用长度filterer，我拍下面的一个片段。

df = sqlContext.read.parquet("letters.parquet")
df.show()

# The output will be 
# +------------+
# |      tokens|
# +------------+
# |[L, S, Y, S]|
# |[L, V, I, S]|
# |[I, A, N, A]|
# |[I, L, S, A]|
# |[E, N, N, Y]|
# |[E, I, M, A]|
# |[O, A, N, A]|
# |   [S, U, S]|
# +------------+

# But I want only the entries with length 3 or less
fdf = df.filter(len(df.tokens) <= 3)
fdf.show() # But it says that the TypeError: object of type 'Column' has no len(), so the previous statement is obviously incorrect.

我阅读了Column的Documentation，但是没有找到任何有用的属性。感谢您的帮助！

Answer 1

在Spark> =
1.5中，您可以使用size功能：

from pyspark.sql.functions import col, size

df = sqlContext.createDataFrame([
    (["L", "S", "Y", "S"],  ),
    (["L", "V", "I", "S"],  ),
    (["I", "A", "N", "A"],  ),
    (["I", "L", "S", "A"],  ),
    (["E", "N", "N", "Y"],  ),
    (["E", "I", "M", "A"],  ),
    (["O", "A", "N", "A"],  ),
    (["S", "U", "S"],  )], 
    ("tokens", ))

df.where(size(col("tokens")) <= 3).show()

## +---------+
## |   tokens|
## +---------+
## |[S, U, S]|
## +---------+

在Spark <1.5中，UDF应该可以解决问题：

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

size_ = udf(lambda xs: len(xs), IntegerType())

df.where(size_(col("tokens")) <= 3).show()

## +---------+
## |   tokens|
## +---------+
## |[S, U, S]|
## +---------+

如果您使用的HiveContext则sizeUDF与原始的SQL应与任何版本：

df.registerTempTable("df")
sqlContext.sql("SELECT * FROM df WHERE size(tokens) <= 3").show()

## +--------------------+
## |              tokens|
## +--------------------+
## |ArrayBuffer(S, U, S)|
## +--------------------+

对于字符串列，可以使用udf上面的定义或length函数：

from pyspark.sql.functions import length

df = sqlContext.createDataFrame([("fooo", ), ("bar", )], ("k", ))
df.where(length(col("k")) <= 3).show()

## +---+
## |  k|
## +---+
## |bar|
## +---+