如何删除 Spark 表列中的空格（Pyspark）答案

【问题标题】：How to remove blank spaces in Spark table column (Pyspark)如何删除 Spark 表列中的空格（Pyspark）
【发布时间】：2017-12-03 16:33:31
【问题描述】：

我想从特定列 (purch_location) 中的所有值中删除空格。我使用的是 spark 表，而不是数据框或 SQL 表（但如果需要，我可以使用数据框或 SQL 表）。

我的 spark 表是这样生成的：

dataset = spark.table("trans")
cols = dataset.columns
dataset.show(5)
+----------+-------------+-------+--------------------+--------------+---+---+
|purch_date|  purch_class|tot_amt|       serv-provider|purch_location| id|  y|
+----------+-------------+-------+--------------------+--------------+---+---+
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|31/10/2017|       Travel|   -9.0|TORONTO PARKING A...|      TORONTO |  4|  0|
+----------+-------------+-------+--------------------+--------------+---+---+

我尝试了以下函数pyspark.sql.functions import regexp_replace

from pyspark.sql.functions import regexp_replace
dataset1=dataset.select(regexp_replace(col("purch_location"),"\\s+",""))

这会删除列中值之后而不是之前的空格。它也摆脱了我想保留的其他专栏。

+-------------------------------------+
|regexp_replace(purch_location, \s+, )|
+-------------------------------------+
|                                     |
|                                     |
|                             BRAMPTON|
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|                              TORONTO|
|                                     |
|                             BRAMPTON|
|                             BRAMPTON|
|                                     |
|                                 null|
|                          MISSISSAUGA|
|                                     |
|                             BRAMPTON|

知道如何解决这个问题吗？提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark databricks sparktable

【解决方案1】：

如果您使用数据框，这应该可以工作：

from pyspark.sql.functions import trim
dataset = dataset.withColumn("purch_location", trim(df. purch_location))

【讨论】：

【解决方案2】：

只需使用pyspark.sql.functions.trim:

将指定字符串列两端的空格剪掉。

from pyspark.sql.functions import trim

dataset.select(trim("purch_location"))

转换为空：

from pyspark.sql.functions import length trim, when

df.select(when(length(trim("purch_location")) != 0, trim("purch_location")))

我使用的是 spark 表而不是数据框

SparkSession.table 返回DataFrame：

spark.range(1).createOrReplaceTempView("df")
type(spark.table("df"))
# pyspark.sql.dataframe.DataFrame

【讨论】：