如何使用 python 在 Spark 中转置 DataFrame 而不进行聚合答案

【问题标题】：How to Transpose DataFrame Without Aggregation in Spark using python如何使用 python 在 Spark 中转置 DataFrame 而不进行聚合
【发布时间】：2021-09-08 14:14:56
【问题描述】：

这是输入数据框

+-----------+--------+--------+--------+--------+
|COLUMN_NAME| VALUE1 | VALUE2 | VALUE3 | VALUEN |
+-----------+--------+--------+--------+--------+
|col1       | val11  | val21  | val31  | valN1  |
|col2       | val12  | val22  | val32  | valN2  |
|col3       | val13  | val23  | val33  | valN3  |
|col4       | val14  | val24  | val34  | valN4  |
|col5       | val15  | val25  | val35  | valN5  |
+-----------+--------+--------+--------+--------+

我想转置如下：

+------+-------+------+-------+------+
|col1  | col2  |col3  | col4  |col5  |
+------+-------+------+-------+------+
|val11 | val12 |val13 | val14 |val15 |
|val21 | val22 |val23 | val24 |val25 |
|val31 | val32 |val33 | val34 |val35 |
|valN1 | valN2 |valN3 | valN4 |valN5 |
+------+-------+------+-------+------+

【问题讨论】：

请编辑问题以将其限制为具有足够详细信息的特定问题，以确定适当的答案。

标签： dataframe apache-spark pyspark pivot

【解决方案1】：

你的问题不是很清楚，但是如果你的数据框不是太大，你可以使用Pandas Melt function

df_pandas = df.toPandas()
df_pandas = df_pandas.melt(id_vars=['COLUMN_NAME'],value_vars=['VALUE_VARS'])
df_spark = spark.createDataFrame(df_pandas)

如果你的 df 很大，我会使用koalas melt function

Spark 也有 stack 功能，不太直观。

【讨论】：

感谢您的建议。这里的挑战是将 n 个 value_vars 传递给 melt 命令。我能够使用来自stackoverflow.com/a/49403834/10736536 的 scala 代码，它工作正常，我想将其转换为 pyspark 代码，
value_vars 的数量不同。我的一个输入数据帧有 5 个 value_vars，另一个数据帧有 7 个 value_vars。这就是为什么我尝试使用应该处理任意数量的 value_vars 的通用函数。希望这可以帮助。感谢您的帮助。
@Abhy 为什么我们不像这样获取 var cols -> cols = df.columns 然后删除 id_vars，将值 cols 列表传递给 melt 函数？ cols.remove('id_vars') 只会留下值 vars。