在 PySpark 中提取多个正则表达式匹配项答案

【问题标题】：Extracting several regex matches in PySpark在 PySpark 中提取多个正则表达式匹配项
【发布时间】：2019-11-19 09:41:58
【问题描述】：

我目前正在处理一个我想在 PySpark Dataframe 的列上运行的正则表达式。

此正则表达式仅用于捕获一个组，但可以返回几个匹配项。我遇到的问题是 PySpark 原生正则表达式的函数（regexp_extract 和 regexp_replace）似乎只允许组操作（通过 $ 操作数）。

有没有办法本地（PySpark 函数，没有基于 python 的 re.findall 的 udf）获取与我的正则表达式匹配的子字符串列表（我不是在谈论包含在第一个匹配）？

我想做这样的事情：

my_regex = '(\w+)'
# Fetch and manipulate the resulting matches, not just the capturing group
df = df.withColumn(df.col_name, regexp_replace('col_name', my_regex, '$1[0] - $2[0]'))

$1 表示第一个匹配为一个数组，以此类推...

您可以尝试以下正则表达式输入来查看我希望获取的匹配示例。

2 AVENUE DES LAPINOUS

它应该返回 4 个不同的匹配项，每个匹配项包含 1 个组。

【问题讨论】：

regex中只有一个匹配项。也许你需要this
我正在更新正则表达式，以后会更容易掌握。
不幸的是，没有办法获得所有匹配项。您可以使用func.regexp_extract('col', my_regex, idx=1)指定匹配索引。您需要为此编写一个UDF。..
here 是一个已经提出的问题..
好吧，这很遗憾，但感谢您提出这一点。我希望它们不会持续太久来发布它，感觉就像玩正则表达式时必须具备的一样。那么UDF就是...

标签： python regex apache-spark pyspark pyspark-dataframes

【解决方案1】：

在 Spark 3.1+ 中可以使用 regexp_extract_all

regexp_extract_all(str, regexp[, idx]) - 提取str 中与regexp 表达式匹配并对应于正则表达式组索引的所有字符串。

df = spark.createDataFrame([('2 AVENUE DES LAPINOUS',)], ['col'])
df.show(truncate=False)
#+---------------------+
#|col                  |
#+---------------------+
#|2 AVENUE DES LAPINOUS|
#+---------------------+

df = df.withColumn('output', F.expr("regexp_extract_all(col, '(\\\\w+)', 1)"))

df.show(truncate=False)
#+---------------------+--------------------------+
#|col                  |output                    |
#+---------------------+--------------------------+
#|2 AVENUE DES LAPINOUS|[2, AVENUE, DES, LAPINOUS]|
#+---------------------+--------------------------+

【讨论】：

根据SPARK-34214 和PR 31306，这在PySpark 3.2 之前将不可用。
我可以发誓我在 3.1 上测试过。
啊！您的方法将有效，因为它使用 expr，而不是 pyspark.sql.functions.regexp_extract_all 函数。

【解决方案2】：

不幸的是，没有办法在 spark 中获得所有匹配项。您可以使用 idx

指定匹配索引

func.regexp_extract('col', my_regex, idx=1)

有一个相同的未合并请求可以在here找到

TL;DR：到目前为止，您需要为此编写一个 UDF

【讨论】：