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python - 如何在 Spark (Python) 中对我的 Row 对象的字段进行排序

coder 2023-08-15 原文

我正在 Spark 中创建 Row 对象。我不希望我的字段按字母顺序排列。但是，如果我执行以下操作，它们将按字母顺序排列。

row = Row(foo=1, bar=2)

然后它创建一个如下所示的对象:

Row(bar=2, foo=1)

然后，当我在此对象上创建一个数据框时，列顺序将首先是 bar，然后是 foo，而我更愿意采用相反的顺序。

我知道我可以使用“_1”和“_2”(分别代表“foo”和“bar”)，然后分配一个架构(具有适当的“foo”和“bar”名称)。但是有什么方法可以防止 Row 对象对它们进行排序吗？

最佳答案

Spark >= 3.0

字段排序已被删除 SPARK-29748 (删除 PySpark SQL 行创建中的字段排序 导出)，遗留模式除外，当设置了以下环境变量时:

PYSPARK_ROW_FIELD_SORTING_ENABLED=true

Spark <>

But is there any way to prevent the Row object from ordering them?

没有。 If you provide kwargs arguments will sorted by name .确定性行为需要排序，因为 3.6 之前的 Python 不保留关键字参数的顺序。

只需使用普通元组:

rdd = sc.parallelize([(1, 2)])

并将模式作为参数传递给 RDD.toDF (不要与 DataFrame.toDF 混淆):

rdd.toDF(["foo", "bar"])

或createDataFrame:

from pyspark.sql.types import *

spark.createDataFrame(rdd, ["foo", "bar"])

# With full schema
schema = StructType([
    StructField("foo", IntegerType(), False),
    StructField("bar", IntegerType(), False)])

spark.createDataFrame(rdd, schema)

你也可以使用namedtuples:

from collections import namedtuple

FooBar = namedtuple("FooBar", ["foo", "bar"])
spark.createDataFrame([FooBar(foo=1, bar=2)])

最后，您可以通过select 对列进行排序:

sc.parallelize([Row(foo=1, bar=2)]).toDF().select("foo", "bar")

关于python - 如何在 Spark (Python) 中对我的 Row 对象的字段进行排序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35343525/

何在pythoncodepresectionapache-sparkpysparkapache-spark-sql

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