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python - 在数据框中创建字典类型列

coder 2023-08-24 原文

考虑以下数据框:

------------+--------------------+
|id|          values
+------------+--------------------+
|          39|a,a,b,b,c,c,c,c,d
|         520|a,b,c
|         832|a,a

我想把它转换成下面的DataFrame:

------------+--------------------+
|id|          values
+------------+--------------------+
|          39|{"a":2, "b": 2,"c": 4,"d": 1}
|         520|{"a": 1,"b": 1,"c": 1}
|         832|{"a": 2}

我尝试了两种方法:

  1. 将数据帧转换为 rdd。然后我将值列映射到频率计数器功能。但是我在将 rdd 转换回数据帧时遇到错误

  2. 使用 udf 基本上可以完成与上述相同的事情。

我想要一个字典列的原因是将它作为 json 加载到我的一个 python 应用程序中。

最佳答案

您可以使用返回 MapType 列的 udf 来执行此操作。

from pyspark.sql.types import MapType, StringType, IntegerType
from collections import Counter

my_udf = udf(lambda s: dict(Counter(s.split(','))), MapType(StringType(), IntegerType()))
df = df.withColumn('values', my_udf('values'))
df.collect()

[Row(id=39, values={u'a': 2, u'c': 4, u'b': 2, u'd': 1}),
 Row(id=520, values={u'a': 1, u'c': 1, u'b': 1}),
 Row(id=832, values={u'a': 2})]

关于python - 在数据框中创建字典类型列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38340968/

中创python39sectionvaluespysparkspark-dataframe

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