我想使用与列长度相关的条件过滤 DataFrame,这个问题可能很简单,但我在 SO 中没有找到任何相关问题。
更具体地说,我有一个 DataFrame 只有一个 Column ArrayType(StringType()),我想过滤 DataFrame 使用长度作为过滤器,我在下面拍了一个片段。
df = sqlContext.read.parquet("letters.parquet")
df.show()
# The output will be
# +------------+
# | tokens|
# +------------+
# |[L, S, Y, S]|
# |[L, V, I, S]|
# |[I, A, N, A]|
# |[I, L, S, A]|
# |[E, N, N, Y]|
# |[E, I, M, A]|
# |[O, A, N, A]|
# | [S, U, S]|
# +------------+
# But I want only the entries with length 3 or less
fdf = df.filter(len(df.tokens) <= 3)
fdf.show() # But it says that the TypeError: object of type 'Column' has no len(), so the previous statement is obviously incorrect.
我读过 Column's Documentation ,但没有找到任何对此事有用的属性。我很感激任何帮助!
最佳答案
在 Spark >= 1.5 中,您可以使用 size功能:
from pyspark.sql.functions import col, size
df = sqlContext.createDataFrame([
(["L", "S", "Y", "S"], ),
(["L", "V", "I", "S"], ),
(["I", "A", "N", "A"], ),
(["I", "L", "S", "A"], ),
(["E", "N", "N", "Y"], ),
(["E", "I", "M", "A"], ),
(["O", "A", "N", "A"], ),
(["S", "U", "S"], )],
("tokens", ))
df.where(size(col("tokens")) <= 3).show()
## +---------+
## | tokens|
## +---------+
## |[S, U, S]|
## +---------+
在 Spark < 1.5="" 中,udf="">
from pyspark.sql.types import IntegerType
from pyspark.sql.functions import udf
size_ = udf(lambda xs: len(xs), IntegerType())
df.where(size_(col("tokens")) <= 3).show()
## +---------+
## | tokens|
## +---------+
## |[S, U, S]|
## +---------+
如果您使用 HiveContext,则 size UDF 与原始 SQL 应该适用于任何版本:
df.registerTempTable("df")
sqlContext.sql("SELECT * FROM df WHERE size(tokens) <= 3").show()
## +--------------------+
## | tokens|
## +--------------------+
## |ArrayBuffer(S, U, S)|
## +--------------------+
对于字符串列,您可以使用上面定义的 udf 或 length 函数:
from pyspark.sql.functions import length
df = sqlContext.createDataFrame([("fooo", ), ("bar", )], ("k", ))
df.where(length(col("k")) <= 3).show()
## +---+
## | k|
## +---+
## |bar|
## +---+
关于python - 使用列的长度过滤 DataFrame,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33695389/
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