使用pyspark计算每行数据帧中的总值答案

【问题标题】：Count total values in each row of dataframe using pyspark使用pyspark计算每行数据帧中的总值
【发布时间】：2019-10-12 16:39:40
【问题描述】：

我在数据框中有一列，每一行都有一个用逗号分隔的日期列表。我想创建一个名为 date_count 的新列，其中包含每行的日期数。我尝试使用 pandas，但我想在 pyspark 中实现它，而且我也是 spark 新手。

df['date_count'] = 0
    for index in df.index.tolist():
        for i in (df.loc[[index],'date']):
            date_list = i.split(",")
            df.loc[[index],'date_count'] = len(date_list)

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark

【解决方案1】：

下面是我的 pyspark 代码：

values = [
  (1,"2019-10-11, 2019-10-12, 2019-10-13, 2019-10-14, 2019-10-15"),
  (2,"2019-11-11, 2019-11-12, 2019-11-17, 2019-11-18")
  ]

rdd = sc.parallelize(values)
schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),StructField("dates", StringType(), True)
])

data = spark.createDataFrame(rdd, schema)

data.createOrReplaceTempView("data")
spark.sql("""select id, 
                    dates, 
                    size(split(dates, ",")) as date_count 
              from data""").show(20,False)

结果：

+---+----------------------------------------------------------+----------+
|id |dates                                                     |date_count|
+---+----------------------------------------------------------+----------+
|1  |2019-10-11, 2019-10-12, 2019-10-13, 2019-10-14, 2019-10-15|5         |
|2  |2019-11-11, 2019-11-12, 2019-11-17, 2019-11-18            |4         |
+---+----------------------------------------------------------+----------+

【讨论】：