Chciałbym przekształcić z DataFrame, która zawiera listy słów do DataFrame z każdym słowem w osobnym wierszu.Eksplodować w PySpark
Jak mogę eksplodować w kolumnie w DataFrame?
Oto przykład niektórych moich prób, w których można odkomentować każdą linię kodu i uzyskać błąd wymieniony w poniższym komentarzu. Używam PySpark w Pythonie 2.7 z Spark 1.6.1.
from pyspark.sql.functions import split, explode
DF = sqlContext.createDataFrame([('cat \n\n elephant rat \n rat cat',)], ['word'])
print 'Dataset:'
DF.show()
print '\n\n Trying to do explode: \n'
DFsplit_explode = (
DF
.select(split(DF['word'], ' '))
# .select(explode(DF['word'])) # AnalysisException: u"cannot resolve 'explode(word)' due to data type mismatch: input to function explode should be array or map type, not StringType;"
# .map(explode) # AttributeError: 'PipelinedRDD' object has no attribute 'show'
# .explode() # AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'explode'
).show()
# Trying without split
print '\n\n Only explode: \n'
DFsplit_explode = (
DF
.select(explode(DF['word'])) # AnalysisException: u"cannot resolve 'explode(word)' due to data type mismatch: input to function explode should be array or map type, not StringType;"
).show()
Proszę o poradę
Dziękujemy za dodanie klauzuli where. – user1982118
Dla nieco bardziej kompletnego rozwiązania, które można uogólnić do przypadków, w których trzeba zgłosić więcej niż jedną kolumnę, należy użyć "zKolumną" zamiast zwykłego "wybierz", tj .: df.withColumn ("słowo", eksplodować ("słowo")) .show() Gwarantuje to, że wszystkie pozostałe kolumny w DataFrame są nadal obecne w wyjściowym DataFrame, po użyciu eksploduje. Jest to również prostsze niż określenie każdej kolumny, która musi być wybrana, np .: df.select ('col1', 'col2', ..., 'colN', eksplodować ("słowo")). Show() –