筛选数组大小=1 pyspark的行出错

在使用 PySpark 筛选数组大小为 1 的行时出错，可能是由于以下几个原因：

基础概念

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，用于大规模数据处理。Spark 提供了丰富的数据处理功能，包括数据过滤、转换和聚合等。

类型

DataFrame：类似关系型数据库中的表，提供了丰富的数据操作 API。
Dataset：结合了 RDD 的强类型和 DataFrame 的优化。

应用场景

大数据分析：处理和分析大规模数据集。
机器学习：使用 Spark MLlib 进行机器学习任务。
实时数据处理：使用 Spark Streaming 处理实时数据流。

问题原因及解决方法

原因1：数据类型不匹配

筛选数组大小为 1 的行时，可能是因为数据类型不匹配导致的错误。

解决方法

确保数组列的数据类型是 ArrayType，并且数组中的元素类型是正确的。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import size, col

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# 示例数据
data = [
    (1, [1]),
    (2, [1, 2]),
    (3, [3])
]

# 创建 DataFrame
columns = ["id", "values"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)

# 筛选数组大小为 1 的行
filtered_df = df.filter(size(col("values")) == 1)

filtered_df.show()

原因2：数组为空

如果数组列中包含空数组，也可能导致筛选时出错。

解决方法

在筛选之前，可以先过滤掉空数组。

# 过滤掉空数组
filtered_df = df.filter(size(col("values")) > 0).filter(size(col("values")) == 1)

filtered_df.show()

原因3：数据不一致

数据中可能存在不一致的情况，例如数组列中包含非数组类型的数据。

解决方法

确保数据的一致性，可以在创建 DataFrame 时进行数据验证。

from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType

# 定义 schema
schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("values", ArrayType(IntegerType()), True)
])

# 创建 DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, schema)

# 筛选数组大小为 1 的行
filtered_df = df.filter(size(col("values")) == 1)

filtered_df.show()