创建具有可变模式的 Pyspark 数据框答案

【问题标题】：Creating a Pyspark data frame with variable schema创建具有可变模式的 Pyspark 数据框
【发布时间】：2020-09-02 03:36:58
【问题描述】：

我想创建一个 pyspark 数据框，其中有一列具有可变架构。所以我的数据框看起来像这样：

| Id | Variable_Column                  |
|----|----------------------------------|
| 1  | [{"col1":"val1"}]                |
| 2  | [{"col1":"val2", "col2":"val3"}] |

所以要实现这一点。我是这样开始的：

schema = StructType([StructField("Id", IntegerType(), True),\
                      StructField("Variable_Column", ArrayType(StructType()), True)\
                               ])
valdict = dict()
valdict["col1"] = "val1"
values = [(1, [valdict])]
df = spark.createDataFrame(values, schema)
display(df)

| Id | Variable_Column |
|----|-----------------|
| 1  | [{}]            |

这样做我正在创建一个空数组。这也感觉不对，我希望也保留内部列的类型。请建议插入数据的正确方法是什么。对于我的变量列，我使用的是“ArrayType(StructType())”，这是正确的列类型吗？

【问题讨论】：

您能否提供一个详细的模式示例，并准确告诉我们您对该变量列的期望？我的主要问题是：什么是变量？长度？种类？结构？
嗨。在我的用例中，它可能是上述任何一种。例如，第一行可以有两个整数类型的键值对。第二行可以有 2 个字符串类型 2 个整数类型等。在 pyspark 数据帧中是否可能出现这种情况？如果不是，那么处理问题的正确方法是什么？
这在标准火花中是不可能的。列具有DataType，并且该列中的所有值都必须具有此类型。可变长度可以通过数组或映射来实现。但据我所知，这就是你所能做的。有解决方法，但在普通的 pyspark 中没有。让我尝试提供一个解决方案。

标签： python apache-spark pyspark apache-spark-sql pyspark-dataframes

【解决方案1】：

解决方案 1

如果您只是想创建一个包含可变数量值的列，您可以使用ArrayType 或StructType。在您的情况下，您定义了一个空的StructType，因此您得到了结果。

你可以像这样定义一个数据框：

df1 = spark.createDataFrame([ (1, [('name1', 'val1'), ('name2', 'val2')]),
                              (2, [('name3', 'val3')])],
           ['Id', 'Variable_Column'])
df1.show(truncate=False)

与您提供的示例相对应：

+---+----------------------------+
|Id |Variable_Column             |
+---+----------------------------+
|1  |[[name1,val1], [name2,val2]]|
|2  |[[name3,val3]]              |
+---+----------------------------+

请注意，在这种情况下您不需要显式定义架构，但如果您愿意，它看起来像这样（您可以调用 df1.schema 顺便打印它）：

schema = StructType([
             StructField('Id',LongType()),
             StructField('Variable_Column',ArrayType(StructType([
                   StructField('name',StringType()),
                   StructField('value',StringType())
             ])))
         ])

解决方案 2

非常相似，您可以像这样使用MapType 类型：

df2 = spark.createDataFrame([ (1, dict([('name1', 'val1'), ('name2', 'val2')])), 
                              (2, dict([('name3', 'val3')]) )
              ], ['Id', 'Variable_Column'])
df2.show(truncate=False)

+---+---------------------------------+
|Id |Variable_Column                  |
+---+---------------------------------+
|1  |Map(name2 -> val2, name1 -> val1)|
|2  |Map(name3 -> val3)               |
+---+---------------------------------+

解决方案 3

在评论中，您说您还需要变量类型。数据框不可能做到这一点。如果这确实是您想要的，那么您可能没有使用正确的工具。但如果这只是一个极端情况，您可以将数据的类型记录在这样的字符串中：

df3 = spark.createDataFrame([ (1, [('name1', 'val1', 'string'),
                                   ('name2', '0.6', 'double')]),
                              (2, [('name3', '3', 'integer')])],
           ['Id', 'Variable_Column'])
df3.show(truncate=False)

+---+-----------------------------------------+
|Id |Variable_Column                          |
+---+-----------------------------------------+
|1  |[[name1,val1,string], [name2,0.6,double]]|
|2  |[[name3,3,integer]]                      |
+---+-----------------------------------------+

【讨论】：

感谢您的解决方案，这很有帮助。我采用了解决方案 3 的想法，做了一些更改并将架构存储在单独的架构文件中。虽然我希望数据框默认具有该功能。

【解决方案2】：

您可以如下定义架构：

schema = StructType([StructField("Id", IntegerType(), True),\
                      StructField("Variable_Column", ArrayType(MapType(StringType(),StringType())), True)\
                                ])

这将给出如下输出：

df.show()
+---+--------------------+
| Id|     Variable_Column|
+---+--------------------+
|  1|[[col2 -> val3, c...|
+---+--------------------+

【讨论】：