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如何在不使用explode_outer的情况下扁平化PySpark 2.1.1模式来维护空数据点?

在PySpark 2.1.1中,如果不想使用explode_outer函数来扁平化模式并维护空数据点,可以使用selectalias函数来实现。

首先,使用select函数选择需要扁平化的列,并使用alias函数为每个列创建一个别名。然后,使用coalesce函数将空数据点替换为一个特定的值。最后,使用select函数选择所有别名列,并使用alias函数为整个结果创建一个别名。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, coalesce

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [(1, "John", 25, None), (2, "Alice", None, "New York"), (3, "Bob", 30, "London")]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "name", "age", "city"])

# 扁平化模式并维护空数据点
flattened_df = df.select(
    col("id").alias("id"),
    col("name").alias("name"),
    coalesce(col("age"), col("age").cast("string")).alias("age"),
    coalesce(col("city"), col("city").cast("string")).alias("city")
).select(
    col("id"),
    col("name"),
    col("age"),
    col("city")
).alias("result")

# 显示结果
flattened_df.show()

在上述示例中,我们选择了需要扁平化的列,并为每个列创建了一个别名。然后,使用coalesce函数将空数据点替换为一个特定的值,这里我们将空数据点替换为列本身的字符串表示。最后,我们选择所有别名列,并为整个结果创建了一个别名。

这样,我们就可以在不使用explode_outer的情况下扁平化PySpark 2.1.1模式并维护空数据点。

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