Spark/scala-我们可以从数据帧中的现有列值创建新列吗

Question

我正在尝试查看我们是否可以使用 spark/scala 从 dataFrame 中某个列中的值创建新列。我有一个数据帧，其中包含以下数据

df.show()

+---+-----------------------+
|id |allvals                |
+---+-----------------------+
|1  |col1,val11|col3,val31  |
|3  |col3,val33|col1,val13  |
|2  |col2,val22             |
+---+-----------------------+

在上面的数据中，col1/col2/col3是列名，后跟它的值。列名和值由< code >，分隔。每组由< code>|分隔。

现在，我想做到这一点

+---+----------------------+------+------+------+
|id |allvals               |col1  |col2  |col3  |
+---+----------------------+------+------+------+
|1  |col1,val11|col3,val31 |val11 |null  |val31 |
|3  |col3,val33|col1,val13 |val13 |null  |val13 |
|2  |col2,val22            |null  |val22 |null  |
+---+----------------------+------+------+------+

感谢任何帮助。

Answer 1

您可以使用自定义项将列转换为映射：

import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._

val df = Seq(
  (1, "col1,val11|col3,val31"), (2, "col3,val33|col3,val13"), (2, "col2,val22")
).toDF("id", "allvals")

val to_map = udf((s: String) => s.split('|').collect { _.split(",") match {
  case Array(k, v) => (k, v)
}}.toMap )

val dfWithMap = df.withColumn("allvalsmap", to_map($"allvals"))
val keys = dfWithMap.select($"allvalsmap").as[Map[String, String]].flatMap(_.keys.toSeq).distinct.collect

keys.foldLeft(dfWithMap)((df, k) => df.withColumn(k, $"allvalsmap".getItem(k))).drop("allvalsmap").show
// +---+--------------------+-----+-----+-----+
// | id|             allvals| col3| col1| col2|
// +---+--------------------+-----+-----+-----+
// |  1|col1,val11|col3,v...|val31|val11| null|
// |  2|col3,val33|col3,v...|val13| null| null|
// |  2|          col2,val22| null| null|val22|
// +---+--------------------+-----+-----+-----+

受 user6910411 的这个答案的启发。

Answer 2

您可以使用< code>split 、< code>explode和< code>groupBy/pivot/agg转换数据帧，如下所示:

val df = Seq(
  (1, "col1,val11|col3,val31"),
  (2, "col3,val33|col1,val13"),
  (3, "col2,val22")
).toDF("id", "allvals")

import org.apache.spark.sql.functions._

df.withColumn("temp", split($"allvals", "\\|")).
  withColumn("temp", explode($"temp")).
  withColumn("temp", split($"temp", ",")).
  select($"id", $"allvals", $"temp".getItem(0).as("k"), $"temp".getItem(1).as("v")).
  groupBy($"id", $"allvals").pivot("k").agg(first($"v"))

// +---+---------------------+-----+-----+-----+
// |id |allvals              |col1 |col2 |col3 |
// +---+---------------------+-----+-----+-----+
// |1  |col1,val11|col3,val31|val11|null |val31|
// |3  |col2,val22           |null |val22|null |
// |2  |col3,val33|col1,val13|val13|null |val33|
// +---+---------------------+-----+-----+-----+