将列值用作spark DataFrame函数的参数

Question

考虑以下数据frame：

#+------+---+
#|letter|rpt|
#+------+---+
#|     X|  3|
#|     Y|  1|
#|     Z|  2|
#+------+---+

df = spark.createDataFrame([("X", 3),("Y", 1),("Z", 2)], ["letter", "rpt"])

query = """
SELECT *
FROM
  (SELECT DISTINCT *,
                   posexplode(split(repeat(",", rpt), ",")) AS (index, col)
   FROM df) AS a
WHERE index > 0
"""
query = query.replace("\n", " ")  # replace newlines with spaces, avoid EOF error
spark.sql(query).drop("col").sort('letter', 'index').show()
#+------+---+-----+
#|letter|rpt|index|
#+------+---+-----+
#|     X|  3|    1|
#|     X|  3|    2|
#|     X|  3|    3|
#|     Y|  1|    1|
#|     Z|  2|    1|
#|     Z|  2|    2|
#+------+---+-----+

import pyspark.sql.functions as f
df.select(
    f.posexplode(f.split(f.repeat(",", f.col("rpt")), ",")).alias("index", "col")
).show()

为什么我能够将列作为输入传递给查询中的repeat，而不是从API传递？是否有一种方法可以使用spark DataFrame函数复制这种行为？

Answer 1

一种选择是使用pyspark.sql.functions.expr，这允许您使用列值作为spark-sql函数的输入。

根据@user8371915的评论，我发现以下作品：

from pyspark.sql.functions import expr

df.select(
    '*',
    expr('posexplode(split(repeat(",", rpt), ","))').alias("index", "col")
).where('index > 0').drop("col").sort('letter', 'index').show()
#+------+---+-----+
#|letter|rpt|index|
#+------+---+-----+
#|     X|  3|    1|
#|     X|  3|    2|
#|     X|  3|    3|
#|     Y|  1|    1|
#|     Z|  2|    1|
#|     Z|  2|    2|
#+------+---+-----+