正则表达式在 PySpark Dataframe 列中查找所有不包含 _(Underscore) 和 :(Colon) 的字符串答案

【问题标题】：Regular expression to find all the string that does not contains _(Underscore) and :(Colon) in PySpark Dataframe column正则表达式在 PySpark Dataframe 列中查找所有不包含 _(Underscore) 和 :(Colon) 的字符串
【发布时间】：2020-07-21 06:59:39
【问题描述】：

我在数据框中有一列名为 "tags"。我需要根据条件提取值。条件是它不应包含 _(下划线) 和 :(冒号)。

例如：

"tags": "你好，amount_10，amount_90，total:100"

预期结果：

“new_column”：“嗨，你好”

供您参考：

我提取了所有的金额标签

collectAmount = udf(lambda s: list(map(lambda amount: amount.split('_')[1] if len(collection) > 0
                        else amount, re.findall(r'(amount_\w+)', s))), ArrayType(StringType()))

productsDF = productsDF.withColumn('amount_tag', collectAmount('tags'))

【问题讨论】：

我们应该先用,分割单词吗？
标签列的类型是什么？你能创建一个minimal reproducible example吗？
是的，@Ankur。你是对的.....
标签的类型是 String.... @cronoik

标签： python python-3.x regex apache-spark pyspark

【解决方案1】：

试试这个

df.withColumn('new_column',expr('''concat_ws(',',array_remove(transform(split(tags,','), x -> regexp_extract(x,'^(?!.*_)(?!.*:).+$',0)),''))''')).show(2,False)

+-------------------------------------------+----------+
|tags                                       |new_column|
+-------------------------------------------+----------+
|hai, hello, amount_10, amount_90, total:100|hai, hello|
|hai, hello, amount_10, amount_90, total:100|hai, hello|
+-------------------------------------------+----------+

【讨论】：

完美...！ @Shubham 耆那教
使用更简单的正则表达式，regexp_extract(x,'^[^_:]+$',0)

【解决方案2】：

真的不需要正则表达式：

tags = ["hai", "hello", "amount_10", "amount_90", "total:100"]

new_column = [tag for tag in tags if not any(junk in tag for junk in ["_", ":"])]
print(new_column)

如果你坚持使用正则表达式：

import re
rx = re.compile(r'^(?!.*_)(?!.*:).+$')
new_column = [tag for tag in tags if rx.match(tag)]
print(new_column)

见a demo on regex101.com。

【讨论】：

你好@Jan。这不是python中的普通列表。它是 pyspark 数据框。

【解决方案3】：

您可以按照上面的答案使用正则表达式，但您需要将其包装在 udf 中，或者如下所示，使用 pyspark 内置函数：

from pyspark.sql import functions as F

df= df.withColumn("extracted", F.regexp_extract("tags","[_:]", 0))
df.filter(df["extracted"] == '').select("tags").show()

【讨论】：

它没有给出确切的结果@ags29。
+----------+ |plain_tags| +----------+ | :| | _| | _| | _|我一个人搞定这个
是的，请。如果你能提供一个样本，那么我会修改我的答案。