Apache Spark--将UDF的结果分配给多个dataframe列

Question

我正在使用pyspark，用spark-csv将一个大型csv文件加载到dataframe中，作为预处理步骤，我需要对其中一列（包含json字符串）中的可用数据应用各种操作。它将返回X个值，每个值都需要存储在它们自己单独的列中。

该功能将在UDF中实现。但是，我不确定如何从该UDF返回一个值列表，并将其输入到各个列中。下面是一个简单的例子：

(...)
from pyspark.sql.functions import udf
def udf_test(n):
    return [n/2, n%2]

test_udf=udf(udf_test)


df.select('amount','trans_date').withColumn("test", test_udf("amount")).show(4)

生成以下内容：

+------+----------+--------------------+
|amount|trans_date|                test|
+------+----------+--------------------+
|  28.0|2016-02-07|         [14.0, 0.0]|
| 31.01|2016-02-07|[15.5050001144409...|
| 13.41|2016-02-04|[6.70499992370605...|
| 307.7|2015-02-17|[153.850006103515...|
| 22.09|2016-02-05|[11.0450000762939...|
+------+----------+--------------------+
only showing top 5 rows

df.select('amount','trans_date').withColumn("test", test_udf("amount")).printSchema()

root
 |-- amount: float (nullable = true)
 |-- trans_date: string (nullable = true)
 |-- test: string (nullable = true)

Answer 1

不可能从单个UDF调用中创建多个顶级列，但可以创建一个新的结构。它需要具有指定returntype的UDF：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, FloatType

schema = StructType([
    StructField("foo", FloatType(), False),
    StructField("bar", FloatType(), False)
])

def udf_test(n):
    return (n / 2, n % 2) if n and n != 0.0 else (float('nan'), float('nan'))

test_udf = udf(udf_test, schema)
df = sc.parallelize([(1, 2.0), (2, 3.0)]).toDF(["x", "y"])

foobars = df.select(test_udf("y").alias("foobar"))
foobars.printSchema()
## root
##  |-- foobar: struct (nullable = true)
##  |    |-- foo: float (nullable = false)
##  |    |-- bar: float (nullable = false)

您可以使用简单的select，进一步扁平化架构：

foobars.select("foobar.foo", "foobar.bar").show()
## +---+---+
## |foo|bar|
## +---+---+
## |1.0|0.0|
## |1.5|1.0|
## +---+---+

另请参见从Spark DataFrame中的单个列派生多个列