【发布时间】:2016-11-10 05:46:03
【问题描述】:
我有两个数据框:
df1:
+---+------+----+
| id|weight|time|
+---+------+----+
| A| 0.1| 1|
| A| 0.2| 2|
| A| 0.3| 4|
| A| 0.4| 5|
| B| 0.5| 1|
| B| 0.7| 3|
| B| 0.8| 6|
| B| 0.9| 7|
| B| 1.0| 8|
+---+------+----+
df2:
+---+---+-------+-----+
| id| t|t_start|t_end|
+---+---+-------+-----+
| A| t1| 0| 3|
| A| t2| 4| 6|
| A| t3| 7| 9|
| B| t1| 0| 2|
| B| t2| 3| 6|
| B| t3| 7| 9|
+---+---+-------+-----+
我想要的输出是识别 df1 中每个时间戳的“t”,其中“t”的范围在 df2 中。
df_output:
+---+------+----+---+
| id|weight|time| t |
+---+------+----+---+
| A| 0.1| 1| t1|
| A| 0.2| 2| t1|
| A| 0.3| 4| t2|
| A| 0.4| 5| t2|
| B| 0.5| 1| t1|
| B| 0.7| 3| t2|
| B| 0.8| 6| t2|
| B| 0.9| 7| t3|
| B| 1.0| 8| t3|
+---+------+----+---+
到目前为止,我的理解是我必须创建一个 udf,将 'id 和 'time 列作为输入,map 用于每一行,通过引用 df2.filter(df2.id == df1.id, df1.time >= df2.t_start, df1.time <= df2.t_end), and get the correspondingdf2.t`
我对 Scala 和 Spark 很陌生,所以我想知道这个解决方案是否可行?
【问题讨论】:
标签: scala apache-spark dataframe apache-spark-sql