没有聚合的 Spark 数据帧枢轴

Question

我是 spark 新手，目前正在尝试在不聚合的情况下从行到列进行数据透视，就像我需要在数据透视后复制数据一样。

我有如下数据

+----+----------+--------+
|abc |col       |position|
+----+----------+--------+
|1234|183500000X|0       |
|1234|0202211120|1       |
|1234|VA        |2       |
|1234|Y         |3       |
|1234|183500000X|0       |
|1234|21174     |1       |
|1234|NC        |2       |
|1234|N         |3       |
|1234|null      |0       |
|1234|null      |1       |
|1234|          |2       |
|1234|          |3       |
|1234|null      |0       |
|1234|null      |1       |
|1234|          |2       |
|1234|          |3       |

我想把它改成下面的格式

+----------+----------+----------+---+---+
|   abc    |         0|         1|  2|  3|
+----------+----------+----------+---+---+
|1234      |183500000X|0202211120| VA|  Y|
|1234      |183500000X|21174     | NC|  N|
+----------+----------+----------+---+---+

每当我尝试使用 df.groupBy($"abc").pivot("position").agg(first($"col")) 时……我只得到一条记录而不是全部。

有没有办法在不聚合的情况下获取所有记录。

我是否需要加入另一个数据框来提取数据.. 请同样建议我。

Answer 1

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

val df = spark.sparkContext.parallelize(Seq(
        ("A", "1", "0", 1),
        ("A", "2", "1", 1),
        ("A", "VA", "2", 1),
        ("A", "7", "3", 1),
        ("A", "11", "0", 2),
        ("A", "22", "1", 2),
        ("A", "VAVA", "2", 2),
        ("A", "77", "3", 2),
        ("B", "1", "0", 3),
        ("B", null, "1", 3)
      )).toDF("abc", "col", "position", "grouping")

val result = df.groupBy("abc", "grouping")
               .pivot("position")
               .agg(expr("first(col)"))
               .drop("grouping")

result.show()

+---+---+----+----+----+
|abc|  0|   1|   2|   3|
+---+---+----+----+----+
|  A|  1|   2|  VA|   7|
|  A| 11|  22|VAVA|  77|
|  B|  1|null|null|null|
+---+---+----+----+----+

除了空值方面，您需要通过以某种方式向数据添加分组编号来执行以下操作。这就是线索。这是一个数据争论的练习。我不太了解您的数据，无法提供建议。

支持说明

问题是分组看起来是连续的，我们不知道是否总是有 4 个或 N 个集合。我们如何应用这样的分组？您通常需要一组适当的分组键，但我们这里似乎没有。 Spark 在这类事情上不太擅长，我们需要保持位置，即使使用 zipWithIndex 这也是一项艰巨的任务。

事实上，问题不仅仅是 .pivot。