字符串中的pyspark嵌套列
是指在pyspark中处理字符串类型的数据时，可以使用嵌套列的方式进行操作和处理。嵌套列是一种将多个列组合在一起形成一个复杂的数据结构的方法，可以更灵活地处理和分析数据。
在pyspark中，可以使用StructType和StructField来定义嵌套列的结构。StructType表示一个嵌套列的结构，而StructField表示嵌套列中的每个字段。通过定义嵌套列的结构，可以将多个字段组合在一起形成一个复杂的数据结构。
嵌套列的优势在于可以更好地组织和管理数据，提高数据处理的效率和灵活性。通过使用嵌套列，可以将相关的字段组合在一起，方便进行数据分析和处理。同时，嵌套列还可以减少数据的冗余存储，提高数据的存储效率。
嵌套列在pyspark中的应用场景非常广泛。例如，在处理JSON数据时，可以使用嵌套列来表示JSON中的层级结构。在处理复杂的数据类型时，如数组、字典等，也可以使用嵌套列来表示这些数据类型。此外，嵌套列还可以用于数据的转换和重组，方便进行数据的聚合和分析。
腾讯云提供了一系列与pyspark相关的产品和服务，可以帮助用户进行云计算和数据处理。其中，腾讯云的数据计算服务TencentDB for Apache Spark提供了强大的数据处理能力，支持使用pyspark进行数据分析和处理。用户可以通过TencentDB for Apache Spark来处理包含嵌套列的字符串数据，实现复杂的数据处理需求。
更多关于TencentDB for Apache Spark的信息和产品介绍，可以访问腾讯云官方网站的相关页面：TencentDB for Apache Spark
相关·内容
在PySpark和Synapse数据流中，我遇到了非常奇怪的错误。
我正在使用下面的查询读取JSON文件，但得到重复的列错误，即使没有重复的列。我可以使用其他工具和JSON验证器来读取它，也可以使用数据流，但不能在PySpark中读取。
PySpark查询如下：
df = (
spark.read.option("multiline", "true")
.options(encoding="UTF-8")
.load(
"abfss://<Container>]@<DIR>.
浏览 3提问于2021-11-25得票数 0
调用下面的对象时出错是在不丢失空值的情况下分解dataframe中的数组，但在调用列时我得到错误，说对象没有属性‘_ code.This _ object _id’。需要帮助，在其他方式调用列，可以工作。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import DataFrame
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import ArrayType
from pyspark.sql.functions import *
from functools import
浏览 2提问于2018-07-05得票数 2
我在pyspark中有一个超过300列的数据框架。在这些列中，有一些列的值为null。
例如：
Column_1 column_2
null null
null null
234 null
125 124
365 187
and so on
当我想对column_1求和时，我得到的结果是一个空值，而不是724。
现在，我想用空格替换数据框所有列中的null。所以当我尝试对这些列求和时，我不会得到空值，但我会得到一个数值。
我们如何在pyspark中实现这一点呢？
浏览 1提问于2017-02-18得票数 56
回答已采纳
以下代码输出一个表：
df1 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("dbfs:/FileStore/shared_uploads/*********/*********")
df1.registerTempTable("df1")
display(df1)
该表有一个大整数形式的“Date”列：
2022071620220717etc.etc.
然后，我想使用pyspark输出一个格式为MM-DD-YYYY的列，但是它返回的是DATE_F
浏览 1提问于2022-06-07得票数 0
我有一个PySpark DataFrame df，它有一些列，如下所示。hour列采用UTC时间，我想创建一个基于time_zone列的具有本地时间的新列。我如何在PySpark中做到这一点？
df
+-------------------------+------------+
| hour | time_zone |
+-------------------------+------------+
|2019-10-16T20:00:00+0000 | US/Eastern |
|2019-10-15T23:0
浏览 2提问于2019-12-03得票数 5
回答已采纳
1回答
我有一个大型csv文件(>9600万行)和七列。我想对其中一个列进行模糊搜索，并检索与输入字符串相似程度最高的记录。这个文件是由spark管理的，我通过pyspark将它加载到一些dataframe中。现在，我想使用像fuzzywuzzy这样的方法来提取与最佳匹配的行。
但是，fuzzywuzzy函数提取返回一些我无法使用的内容：
process.extract("appel", df.select(df['lowercase']), limit=10)
结果：[(Column<'lowercase'>, 44)]
df是pys
浏览 9提问于2022-09-27得票数 0
我尝试向df添加一个包含字符串数组的空数组的列，但最终添加了一个字符串数组的列。 我试过这个： import pyspark.sql.functions as F
df = df.withColumn('newCol', F.array([])) 我如何在pyspark中做到这一点？
浏览 91提问于2019-08-28得票数 9
回答已采纳
嗨，我在Databricks中使用了3.0.1中的火花。我的pyspark df包含一个列年份，其值类似于2012，另一个列季度的编号为1,2,3和4。我想加入year_qtr并创建另一列2012 Quarter-1 &它应该包含类似于下面代码的2012 Quarter-1值
import pyspark.sql.functions as f
col_list = ['Year'," Quarter-",'Quarter']
df.withColumn("year_qtr", f.format_string('Ye
浏览 2提问于2021-01-27得票数 0
回答已采纳
我正在尝试找出spark数据框中的列是什么数据类型，并基于该定义操作列。
这是我到目前为止所知道的：
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('MyApp').getOrCreate()
df = spark.read.csv('Path To csv File',inferSchema=True,header=True)
for x in df.columns:
if type(x) == 'integer
浏览 8提问于2018-04-12得票数 1
如何使用pyspark根据输入参数更改列数据类型 from pyspark.sql.types import IntegerType,BooleanType,DateType
from pyspark.sql.functions import col
Column_Name="EFFECTIVE_DATE"
df=spark.sql(f"select * from TableA")
df.withColumn({Column_Name},col({Column_Name}).cast(DateType())
浏览 11提问于2021-11-10得票数 1
1回答
动态填充中的列名
、、、
我正在开发一个动态脚本，它可以join任何给定的pyspark。问题是文件中的列名会发生变化&连接条件的数目可能会有所不同。我可以在一个循环中处理这个问题，但是我使用一个变量名执行连接，它失败了。
(我的目的是根据文件结构和联接条件动态填充a和b或更多列)
b="incrementalFile.Id1"
a="existingFile.Id"
unChangedRecords = existingFile.join(incrementalFile,(a==b),"left")
回溯(最近一次调用)：文件""，第1行，在
浏览 2提问于2018-02-24得票数 0
回答已采纳
我有一个pyspark数据帧，如下所示
+--------------------+---+
| _c0|_c1|
+--------------------+---+
|{"object":"F...| 0|
|{"object":"F...| 1|
|{"object":"F...| 2|
|{"object":"E...| 3|
|{"object":"F...| 4|
|{"object":"F...| 5|
浏览 31提问于2019-07-19得票数 2
1回答
如何使用吡火花API指定列名的？
举个例子，让我们假设我们
df = spark.range(10)
以下尝试失败：
>>> df.hint("rebalance", "id").explain()
...
pyspark.sql.utils.AnalysisException: REBALANCE Hint parameter should include columns, but id found
如果不按名称(即简单字符串)指定列，如何指定这些列？
使用别名的无论是>>> df.alias("df").h
浏览 15提问于2022-06-15得票数 0
回答已采纳
我有CSV数据，这些数据是通过glue爬虫爬行的，最后保存在一个表中。 我正在尝试运行一个ETL作业，将磁盘上的数据重新分区到date列的一些组件中。然后将CSV转换为镶木。 例如，我的数据中有一个名为"date“的列，并希望在s3上将数据划分为年、月、日分区。 我能够转换为parquet并让它正确地对序列号值进行分区(另一列)，但它将与日期相关的分区的年、月和日的所有值都放入"__HIVE_DEFAULT_PARTITION__“中。 我可以对其他列(如序列号)进行分区，但是年/月/日不在原始数据集中，因此我的方法是从date列创建值作为数据集中的新列，并告诉write_d
浏览 72提问于2019-03-20得票数 4
1回答
我尝试从PySpark中的REST中提取不同的表。我跟踪了这个。我想要将不同的模式存储在一列中的中。下面是一个示例：
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import *
A = [{"TableName": "Table1", "Schema": StructType([StructField("a", StringType()), StructField("b", Intege
浏览 16提问于2022-08-23得票数 0
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1回答
我正在学习PySpark。在中，有一个例子：
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
# Prepare training data from a list of (label, features) tuples.
training = spark.createDataFrame([
(1.0, Vectors.dense([0.0, 1.1, 0.1])),
(0.0, Vectors.dense([2.0, 1.0, -1.
浏览 0提问于2019-02-13得票数 1
回答已采纳
我是在Databricks中使用Pyspark的新手，所以这就是为什么我要与以下内容斗争的原因:我有一个dataframe，它有数据类型为string的列。一个例子(见下图)是列netto_resultaat。 要求将此列和其他与财务相关的列从字符串更改为小数。这是因为我要导出Azure SQL数据库中的架构和数据。 我尝试了以下几种方法： 从pyspark.sql.functions导入列从pyspark.sql.types导入DecimalType newouterjoindffinal = newouterjoindf.withColumn("netto_resultaat&#
浏览 23提问于2021-10-25得票数 0
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我有一个字典的RDD，我想得到一个只包含不同元素的RDD。但是，当我试图打电话给
rdd.distinct()
PySpark给出了以下错误
TypeError: unhashable type: 'dict'
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.read(PythonRDD.scala:166)
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.<init>(PythonRDD.scala:207)
at org.ap
浏览 5提问于2016-02-19得票数 2
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我的数据看起来就像
|ID|Notes|
---------------
|1|'{"Country":"USA","Count":"1000"}'|
|2|{"Country":"USA","Count":"1000"}|
ID : int
Notes : string
当我使用from_json解析列Notes时，它会给出所有的Null值。我需要帮助将本列Notes解析为pyspark中的列
浏览 7提问于2022-05-20得票数 2
请原谅我的无知，因为我对pyspark和Spark还不熟悉。我正在将Spark从1.6.3升级到2.1，在使用pyspark运行我们的模型时遇到了问题。
在运行抛出错误的python脚本时，我们所要做的就是读入一个JSON，并使用如下所示将其转换为DF
df_read = sparkSession.read.json('path to json file')
在这个读取之后，我们在DF上执行一些操作，在列上运行一些UDF，然后最终希望写回JSON，然后JSON将被提取并写入Apache Phoenix表。
当尝试在DF上执行任何终端操作时，例如show()或take()或任何类
浏览 8提问于2018-12-04得票数 0
2回答
我有以下数据结构：
列"s“和"d”表示"x“列中对象的转换。我想要做的是获取"x“列中的每个对象的转换字符串。例如，“新”栏如下：
有使用PySpark的好方法吗？
我使用PySpark尝试了以下udf代码，但它不起作用：
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.functions import array_distinct
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType
create_transition = u
浏览 13提问于2022-10-19得票数 1
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1回答
我有pyspark数据框架，其中我有一个类似这样的列。我想从字符串中删除/ccc。 我在pyspark中尝试了几件事，但都不起作用。我需要为此使用UDF吗？ /aaa/bbb/ccc 在python中，我可以这样做。 %python
"/".join("aaa/bbb/ccc".split("/")[:-1]) 我试着跟着他。但是，它会生成null from pyspark.sql.functions import concat_ws, udf, col
def get_path(str):
"/".join(str.sp
浏览 29提问于2021-08-06得票数 0
我正在使用pyspark从mutli行json对象中提取数据。我能够在文件中读取，但无法解析几何图形列的内容。
整个表的一个示例如下所示。
+--------------------+--------------------+-------+
| geometry| properties| type|
+--------------------+--------------------+-------+
|{[13.583336, 37.2...|{AGRIGENTO, AGRIG...|Feature|
|{[13.584538, 37.3...|
浏览 2提问于2021-11-11得票数 1
1回答
我有一个PySpark数据帧，它有一个复杂的列，请参考下列值：
ID value
1 [{"label":"animal","value":"cat"},{"label":null,"value":"George"}]
我想在PySpark dataframe中添加一个新列，它基本上将它转换为一个字符串列表。如果Label为null，则字符串应包含value；如果label不为null，则string应为label:value。因此，对于上面的示例数据帧，输出应如下所示：
ID
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
我有两个列的数据，名字，年龄。我想添加新列name_length，它包含str.count(name)值。
代码：
from pyspark.sql.functions import UserDefinedFunction
from pyspark.sql.types import DoubleType
udf = UserDefinedFunction(lambda x: str.count(x.alias(name)), DoubleType())
df_with_new_column = nonull_df.withColumn('name_length', udf()
浏览 4提问于2016-04-13得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用AWS胶水读取Aurora (MySQL)表并写入S3文件。MySQL表的日期列值为“0000-00-00”，这在MySQL中是允许的。正因为如此，我的Glue作业(PySpark)失败了。如何在胶码中处理这个问题？
我试过但失败的事。
附加jdbc:mysql:<host-name>/<db-name>?zeroDateTimeBehavior=convertToNull&autoReconnect=true&characterEncoding=UTF-8&characterSetResults=UTF-8
从DynamicFra
浏览 0提问于2018-08-04得票数 2
在pyspark中创建示例数据
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.types import StructField
from pyspark.sql import types
testdata = [("aaaa",1,50.0,"05-APR-2020"),
("bbbb",2,100.0,"06-APR-2020")]
dataschema = types.StructType([
typ
浏览 1提问于2020-05-04得票数 0
回答已采纳
1回答
当使用df.write.csv('path')输出到CSV文件时，是否有一种方法仅引用数据文件中的非数字列？
我知道您可以使用选项quoteAll=True来引用所有列，但我只想引用字符串列。
我使用的是PySpark 2.2.0。
浏览 0提问于2018-09-19得票数 1
我正在使用pyspark读取下面的json文件：
{
"data": {
"indicatr": {
"indicatr": {
"id": "5c9e41e4884db700desdaad8"}}}}
我写了下面的python代码：
from pyspark.sql import Window, DataFrame
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.types import StructType
from py
浏览 22提问于2019-11-28得票数 0
5回答
查看新的spark API，还不清楚是否有可能修改DataFrame列。
如何更改数据文件的行x列y中的值？
在pandas中，这将是：
df.ix[x,y] = new_value
编辑：合并下面所说的内容，您不能修改现有的数据格式，因为它是不可变的，但是您可以返回一个新的数据格式，并进行所需的修改。
如果只想根据条件替换列中的值，如np.where
from pyspark.sql import functions as F
update_func = (F.when(F.col('update_col') == replace_val, new_value)
浏览 12提问于2015-03-17得票数 95
回答已采纳
考虑以下模式：
root
|-- A: string (nullable = true)
|-- B: string (nullable = true)
|-- C: string (nullable = true)
|-- D: struct (nullable = true)
| |-- d1: struct (nullable = true)
| | |-- timestamp: string (nullable = true)
| | |-- timeZoneType: string (nullable = true)
| |
浏览 0提问于2018-09-25得票数 0
1回答
在中是否存在类似于函数的等价物。
我正在尝试将Python代码转换为PySpark。
我正在查询一个Dataframe，其中一个列有如下所示的数据，但以字符串格式。
[{u'date': u'2015-02-08', u'by': u'abc@gg.com', u'value': u'NA'}, {u'date': u'2016-02-08', u'by': u'dfg@yaa.com', u'value': u'
浏览 0提问于2018-03-10得票数 2
所以我有一个给定的PySpark DataFrame，比如df，如下所示： df.show()
+--------------------+-------------------+
| series| value |
+--------------------+-------------------+
| XXXX-AAAA | 1 |
| XXXX-BB | 2 |
| XXXX-CCCCC | 3
浏览 101提问于2021-01-15得票数 0
回答已采纳
我有以下模式的数据。我希望所有的列都应该按字母顺序排序。我要它在pyspark数据框中。 root
|-- _id: string (nullable = true)
|-- first_name: string (nullable = true)
|-- last_name: string (nullable = true)
|-- address: struct (nullable = true)
| |-- pin: integer (nullable = true)
| |-- city: string (nullable = true)
| |--
浏览 41提问于2019-09-06得票数 4
回答已采纳
1回答
火花放电柱上循环的优化
、、、、
我不知道我的头衔是不是很清楚。我有一张列很多的桌子(一百多列)。我的一些列包含带括号的值，我需要将它们分解成几行。下面是一个可重复的例子：
# Import libraries
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import *
import pandas as ps
# Create an example
columns = ["Name", "Age", "Activity", "Studies&#
浏览 5提问于2022-06-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我刚刚开始为Pyspark工作，需要一些帮助来转换列数据类型。我的dataframe有一个string列，它将一天中的时间存储在AM/PM中，我需要将它转换为datetime以进行进一步的处理/分析。
fd = spark.createDataFrame([(['0143A'])], ['dt'])
fd.show()
+-----+
| dt|
+-----+
|0143A|
+-----+
from pyspark.sql.functions import date_format, to_timestamp
#fd.select(date_forma
浏览 1提问于2019-06-17得票数 1
回答已采纳
3回答
我有一个PySpark dataframe，其中包含一个列"student“，如下所示：
"student" : {
"name" : "kaleem",
"rollno" : "12"
}
在dataframe中，这方面的架构是：
structType(List(
name: String,
rollno: String))
我需要将该列修改为
"student" : {
"student_details" : {
"
浏览 3提问于2020-05-27得票数 2
回答已采纳
1回答
我使用EMR( pyspark )编写了一个pyspark作为s3的块，该数据由列(A)(即StringType() )划分。
在S3中，数据如下所示
table_path:
A=0003
part-file.parquet
A=C456
part-file.parquet
当我将此作为数据回传阅读时，我会在数据报的'A‘列中松开前导零。下面是数据的样子
df = spark.read.parquet(table_path)
df.show()
| A | B |
| 3 | ..|
|C456| ..|
浏览 0提问于2020-04-11得票数 0
回答已采纳
我有一个CSV文件，它包含JSON对象以及其他数据，比如String，Integer。如果我尝试将文件读取为CSV，那么JSON对象将在其他列中重叠。
Column1, Column2, Column3, Column4, Column5
100,ABC,{"abc": [{"xyz": 0, "mno": "h"}, {"apple": 0, "hello": 1, "temp": "cnot"}]},foo, pine
101,XYZ,{"xyz&#
浏览 2提问于2020-09-23得票数 1
1回答
我有一个包含StringType列的数据帧。我需要连接3列，并将结果放在不同的列中。我像这样使用concat_ws：
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import functions as f
def myConcat(*cols):
return f.trim(f.concat_ws('-', *[f.coalesce(c, f.lit("")) for c in cols]))
df = df.withColumn('Column1', myCon
浏览 5提问于2018-08-21得票数 2
回答已采纳
如何将字符串值添加到pyspark中的列。使用withColumn("status"，"online")会出现错误
我在这里使用的是Spark 1.6
浏览 1提问于2017-05-05得票数 2
2回答
问题说明：
在下面的代码中，示例(1)工作良好，但(2)抛出错误。我检查了函数参数在它们的定义中，它们都说是initcap(col)和upper(col)，我认为这意味着它们将接受一个列对象，那么为什么执行上有区别呢？添加col() upper()运行时没有出错。
生成数据的代码：
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import StructType , StructField , StringType
from pyspark.sql.functions import col , upper , initcap
myRow
浏览 4提问于2020-04-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我的PipelinedRDD中有一列标称值，为了分类目的，我想将其转换为索引编码。
我曾经在pyspark.ml中使用pyspark.ml，这是非常容易使用的。然而，这一次我正在学习如何处理rdd而不是数据格式，而且在pyspark.mllib中没有这样的东西。
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2018-02-14得票数 1
回答已采纳
2回答
我在PySpark中有一个DF
|id |Name |Age |
|-- |------ |--- |
|1 |John |31 |
|2 |Sam |34 |
|3 |Chris |28 |
我需要换到DF下面，
|id | Name | Age |
| ------ | ---------------- | ----------- |
|{'v':1} | {'v':'John'} | {'v':31}
浏览 2提问于2021-03-02得票数 0
回答已采纳
1回答
当我尝试通过show()和display( dataframe )显示来自pyspark dataframe的date列时，这些数据列的格式是不同的。现在，我们如何得出数据帧中存在哪种日期格式？ 显示: 2018-02-15T06:47:19.000+0000 演出时间: 2018-02-15 06:47:19 ?
浏览 15提问于2021-04-23得票数 2
我正在尝试将前导零添加到pyspark dataframe中的一列 输入:- ID 123 预期输出： 000000000123
浏览 17提问于2019-09-16得票数 5
回答已采纳
我有一个带有列FullPath的pyspark数据帧。
如何使用函数os.path.splitext(FullPath)提取FullPath列中每个条目的扩展名并将其放入新列？
谢谢。
浏览 0提问于2018-03-19得票数 2
我正在尝试从嵌套的JSON (具有动态模式)中提取某些参数，并使用pyspark生成火花数据。
我的代码非常适合于第1级(key:value)，但对于作为嵌套JSON一部分的每一对(key:value)都无法获得独立的列。
JSON模式示例
注意-这不是确切的模式。它只是给出了模式的嵌套性质的概念。
{
"tweet": {
"text": "RT @author original message"
"user": {
"screen_name": "Retweete
浏览 2提问于2019-04-28得票数 0
回答已采纳
我有一个用例来映射基于条件的pyspark列的元素。通过这个文档，我找不到一个函数来执行映射函数。
因此，尝试使用pyspark映射函数，但无法将pyspark列转换为dataFrame
注意:我之所以使用pyspark列，是因为我从我使用的库(远大期望)中获得了它的输入。
@column_condition_partial(engine=SparkDFExecutionEngine)
def _spark(cls, column, ts_formats, **kwargs):
return column.isin([3])
# need to replace the abov
浏览 4提问于2021-11-19得票数 0
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