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python - 在 Spark 中更新数据框列

coder 2023-05-20 原文

看新的spark DataFrame API，不清楚是否可以修改dataframe列。

我将如何更改数据框的 x 列 y 行中的值？

在 pandas 中是:

df.ix[x,y] = new_value

编辑:合并下面所说的内容，您无法修改现有数据框，因为它是不可变的，但您可以返回具有所需修改的新数据框。

如果您只想根据条件替换列中的值，例如 np.where:

from pyspark.sql import functions as F

update_func = (F.when(F.col('update_col') == replace_val, new_value)
                .otherwise(F.col('update_col')))
df = df.withColumn('new_column_name', update_func)

如果您想对列执行一些操作并创建一个添加到数据框中的新列:

import pyspark.sql.functions as F
import pyspark.sql.types as T

def my_func(col):
    do stuff to column here
    return transformed_value

# if we assume that my_func returns a string
my_udf = F.UserDefinedFunction(my_func, T.StringType())

df = df.withColumn('new_column_name', my_udf('update_col'))

如果您希望新列与旧列同名，您可以添加额外的步骤:

df = df.drop('update_col').withColumnRenamed('new_column_name', 'update_col')

最佳答案

虽然您不能这样修改列，但您可以对列进行操作并返回反射(reflect)该更改的新 DataFrame。为此，您首先创建一个 UserDefinedFunction 实现要应用的操作，然后选择性地将该函数仅应用于目标列。在 Python 中:

from pyspark.sql.functions import UserDefinedFunction
from pyspark.sql.types import StringType

name = 'target_column'
udf = UserDefinedFunction(lambda x: 'new_value', StringType())
new_df = old_df.select(*[udf(column).alias(name) if column == name else column for column in old_df.columns])

new_df 现在与 old_df 具有相同的架构(假设 old_df.target_column 的类型为 StringType好)但列 target_column 中的所有值都是 new_value。

关于python - 在 Spark 中更新数据框列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29109916/

pythonSparkcodecolumnsectiondataframeapache-sparkpysparkapache-spark-sql

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