PySpark 将“map”类型的列转换为数据框中的多列答案

【问题标题】：PySpark converting a column of type 'map' to multiple columns in a dataframePySpark 将“map”类型的列转换为数据框中的多列
【发布时间】：2016-08-20 12:43:11
【问题描述】：

输入

我有一个Parameters 类型的列map，形式为：

>>> from pyspark.sql import SQLContext
>>> sqlContext = SQLContext(sc)
>>> d = [{'Parameters': {'foo': '1', 'bar': '2', 'baz': 'aaa'}}]
>>> df = sqlContext.createDataFrame(d)
>>> df.collect()
[Row(Parameters={'foo': '1', 'bar': '2', 'baz': 'aaa'})]

输出

我想在 pyspark 中对其进行重塑，以便所有键（foo、bar 等）都是列，即：

[Row(foo='1', bar='2', baz='aaa')]

使用withColumn 有效：

(df
 .withColumn('foo', df.Parameters['foo'])
 .withColumn('bar', df.Parameters['bar'])
 .withColumn('baz', df.Parameters['baz'])
 .drop('Parameters')
).collect()

但是我需要一个不明确提及列名的解决方案，因为我有几十个。

架构

>>> df.printSchema()

root
 |-- Parameters: map (nullable = true)
 |    |-- key: string
 |    |-- value: string (valueContainsNull = true)

【问题讨论】：

想要的输出是什么？
@eliasah 刚刚编辑了 Q 以获得所需的输出

标签： python apache-spark dataframe pyspark apache-spark-sql

【解决方案1】：

由于MapType 的键不是架构的一部分，您必须首先收集这些，例如：

from pyspark.sql.functions import explode

keys = (df
    .select(explode("Parameters"))
    .select("key")
    .distinct()
    .rdd.flatMap(lambda x: x)
    .collect())

当你有了这些后，剩下的就是简单的选择：

from pyspark.sql.functions import col

exprs = [col("Parameters").getItem(k).alias(k) for k in keys]
df.select(*exprs)

【讨论】：

谢谢！这对我有用，但有一个例外。当我打印数据框的模式时 - df.select(*exprs)，它将所有数据类型返回为字符串。我有一种数据类型，它是键中的 struct 类型。我怎样才能访问它？
@TopCoder topfield.nestedfield?
如果你有 280 个键，你必须变成列，会发生什么？我不断收到消息说它超出了 spark 的开销内存。

【解决方案2】：

高效的解决方案

问题限制之一是动态确定列名，这很好，但请注意，这可能真的很慢。以下是您可以避免键入和编写可快速执行的代码的方法。

cols = list(map(
    lambda f: F.col("Parameters").getItem(f).alias(str(f)),
    ["foo", "bar", "baz"]))
df.select(cols).show()

+---+---+---+
|foo|bar|baz|
+---+---+---+
|  1|  2|aaa|
+---+---+---+

请注意，这将运行单个选择操作。不要多次运行withColumn，因为这样会更慢。

只有在您知道所有地图键的情况下才能实现快速解决方案。如果您不知道映射键的所有唯一值，则需要恢复到较慢的解决方案。

较慢的解决方案

接受的答案很好。我的解决方案性能更高一些，因为它不调用 .rdd 或 flatMap()。

import pyspark.sql.functions as F

d = [{'Parameters': {'foo': '1', 'bar': '2', 'baz': 'aaa'}}]
df = spark.createDataFrame(d)

keys_df = df.select(F.explode(F.map_keys(F.col("Parameters")))).distinct()
keys = list(map(lambda row: row[0], keys_df.collect()))
key_cols = list(map(lambda f: F.col("Parameters").getItem(f).alias(str(f)), keys))
df.select(key_cols).show()

+---+---+---+
|bar|foo|baz|
+---+---+---+
|  2|  1|aaa|
+---+---+---+

将结果收集到驱动程序节点可能是性能瓶颈。最好将此代码 list(map(lambda row: row[0], keys_df.collect())) 作为单独的命令执行，以确保它不会运行得太慢。

【讨论】：