基于分隔符拆分字符串列，并为Pyspark中的每个值创建列

Question

我有1000个文件，其中包含以下格式的数据：

a|b|c|clm4=1|clm5=3
a|b|c|clm4=9|clm6=60|clm7=23

我想阅读它并将其转换为数据帧，如下所示：

clm1|clm2|clm3|clm4|clm5|clm6|clm7
a|b|c|1|3|null|null
a|b|c|9|null|60|23

我尝试过以下方法：

files = [f for f in glob.glob(pathToFile + "/**/*.txt.gz", recursive=True)]
df = spark.read.load(files, format='csv', sep = '|', header=None)

但它给了我以下结果：

clm1, clm2, clm3, clm4, clm5
a, b, c, 1, 3
a, b, c, 9, null

Answer 1

对于Spark 2.4+，您可以将文件作为单个列读取，然后按|将其拆分。您将得到一个可以使用higher-order functions进行转换的数组列：

df.show(truncate=False)

+              +
|clm                         |
+              +
|a|b|c|clm4=1|clm5=3         |
|a|b|c|clm4=9|clm6=60|clm7=23|
+              +

我们使用transform函数将从clm列拆分得到的字符串数组转换为结构数组。 每个结构都包含列名（如果存在）（检查字符串是否包含=）或将其命名为clm + (i+1)，其中i是其位置

transform_expr = """
transform(split(clm, '[|]'), (x, i) -> 
                   struct(
                         IF(x like '%=%', substring_index(x, '=', 1), concat('clm', i+1)), 
                         substring_index(x, '=', -1)
                         )
        )
"""

现在使用map_from_entries将数组转换为映射。最后，分解地图和轴以获得列

df.select("clm", 
          explode(map_from_entries(expr(transform_expr))).alias("col_name", "col_value")
         ) \
  .groupby("clm").pivot('col_name').agg(first('col_value')) \
  .drop("clm") \
  .show(truncate=False)

给出：

+  +  +  +  +  +  +  +
|clm1|clm2|clm3|clm4|clm5|clm6|clm7|
+  +  +  +  +  +  +  +
|a   |b   |c   |9   |null|60  |23  |
|a   |b   |c   |1   |3   |null|null|
+  +  +  +  +  +  +  +