修改Spark dataframe中的struct列
修改Spark dataframe中的struct列
我有一个PySpark dataframe，其中包含一个名为"student"的列，内容如下：
"student" : {
"name" : "kaleem",
"rollno" : "12"
}
该dataframe的模式为：
structType(List( name: String, rollno: String))
我需要将该列修改为：
"student" : {
"student_details" : {
"name" : "kaleem",
"rollno" : "12"
}
}
该dataframe的模式必须为：
structType(List(
student_details:
structType(List(
name: String,
rollno: String))
))
如何在Spark中实现这个？
在Spark 3.1+版本中，如果想要修改结构类型的列，可以使用`withField`和`dropFields`方法。
问题的原因是，用户想要修改DataFrame中的结构类型列。在给定的输入示例中，DataFrame `df`包含一个名为`student`的结构类型列，其中包含名为`name`和`rollno`的子列。用户想要将`name`和`rollno`子列移除，并将`student`列重命名为`student_details`。
解决方法如下所示：
1. 导入Spark的函数库。
from pyspark.sql import functions as F
2. 创建一个DataFrame，并指定一个结构类型列`student`。
df = spark.createDataFrame([(("kaleem", "12"),)], "student struct")
3. 打印DataFrame的结构。
df.printSchema()
4. 使用`withColumn`方法修改结构类型列。
df = df.withColumn("student", F.col("Student")
.withField("student_details", F.col("student"))
.dropFields("name", "rollno")
)
5. 打印修改后的DataFrame的结构。
df.printSchema()
经过上述操作，原始的结构类型列`student`被重命名为`student_details`，并且`student_details`列包含了原始子列`name`和`rollno`。
以上就是在Spark DataFrame中修改结构类型列的方法。
在Spark dataframe中修改struct列的问题主要是因为需要将一个包含多个字段的列改造成只包含一个结构化字段的列。在上述代码中，使用了named_struct函数来解决这个问题。
首先，使用json字符串作为列的输入数据，并读取为dataframe。然后，通过打印dataframe的schema，可以看到该dataframe包含一个名为"student"的struct列，其中包含了"name"和"rollno"两个字段。
接下来，使用named_struct函数将"data"列中的"student"字段重新构造为一个新的struct字段"student_details"，并将新的dataframe命名为processedDf。通过打印processedDf的schema，可以看到该dataframe中的"student"列已经被修改为只包含"student_details"字段的struct列。
需要注意的是，对于Python代码，只需要删除"val"即可。
通过以上的代码和输出结果可以看出，使用named_struct函数可以很方便地修改Spark dataframe中的struct列，将多个字段合并为一个结构化字段。这种方法简单易行，适用于需要对struct列进行重构的场景。
问题的出现原因是想要修改Spark DataFrame中的struct列，但是原始的Spark DataFrame API没有提供直接修改嵌套结构和数组的功能。解决方法是使用名为spark-hats的库，该库扩展了Spark DataFrame API，提供了转换任意嵌套级别的嵌套结构和数组字段的辅助函数。
在Scala中，可以使用以下代码使用spark-hats库进行转换：
import za.co.absa.spark.hats.Extensions._
df.printSchema
val df2 = df.nestedMapColumn("ID", "ID", c => struct(c as alfa))
df2.printSchema
val df3 = df2.nestedMapColumn("ID.alfa", "ID.alfa", c => struct(c as "beta"))
df3.printSchema
上述代码首先导入了spark-hats库，然后使用nestedMapColumn函数将ID列转换为嵌套的struct类型，并将该struct的字段名改为alfa。接着，又使用nestedMapColumn函数将ID.alfa字段转换为嵌套的struct类型，并将该struct的字段名改为beta。
如果使用pyspark，可以使用Scala库的方法在pyspark中调用Scala代码。可以参考stackoverflow上的回答或其他文章来了解如何在pyspark中使用Scala库。