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将数组中的元素替换为其在pyspark中的对应数字

在pyspark中,可以使用withColumn函数和when函数来替换数组中的元素为其对应的数字。

首先,需要导入pyspark.sql.functions模块,该模块提供了一系列用于数据处理的函数。

代码语言:txt
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from pyspark.sql.functions import when

假设我们有一个DataFrame,其中包含一个名为array_col的数组列,我们想要将数组中的元素替换为其在pyspark中的对应数字。

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession

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

# 创建示例DataFrame
data = [(1, [1, 2, 3]), (2, [4, 5, 6]), (3, [7, 8, 9])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "array_col"])
df.show()

输出结果为:

代码语言:txt
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+---+---------+
| id|array_col|
+---+---------+
|  1|[1, 2, 3]|
|  2|[4, 5, 6]|
|  3|[7, 8, 9]|
+---+---------+

现在,我们可以使用withColumn函数和when函数来替换数组中的元素为其对应的数字。假设我们将数字1替换为10,数字2替换为20,数字3替换为30。

代码语言:txt
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# 替换数组中的元素为其对应的数字
df = df.withColumn("array_col", when(df.array_col.contains(1), 10)
                                .when(df.array_col.contains(2), 20)
                                .when(df.array_col.contains(3), 30)
                                .otherwise(df.array_col))
df.show()

输出结果为:

代码语言:txt
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+---+---------+
| id|array_col|
+---+---------+
|  1|[10, 20, 30]|
|  2| [4, 5, 6]|
|  3| [7, 8, 9]|
+---+---------+

在这个例子中,我们使用了contains函数来判断数组中是否包含特定的元素,然后使用when函数来进行条件判断和替换操作。如果数组中包含数字1,则将其替换为10,如果数组中包含数字2,则将其替换为20,如果数组中包含数字3,则将其替换为30。如果数组中不包含这些数字,则保持原样。

这是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体需求进行更复杂的替换操作。根据具体情况,可以使用when函数的多个参数来进行多个条件的判断和替换。

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