当数据框中不存在列时，Spark设置null

Question

我正在加载许多版本的JSON文件来spark DataFrame。有些文件包含列A和B和一些A,B,C或A,C..

如果我运行这个命令

from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.sql("SELECT A,B,C FROM table")

加载几个后，我可以得到错误"列不存在"，我只加载了不持有列C的文件。如何将此值设置为null而不是得到错误?

Answer 1

DataFrameReader.json方法提供了可选的模式参数，您可以在这里使用。如果您的模式很复杂，最简单的解决方案是重用从包含所有字段的文件中推断出来的一个:

df_complete = spark.read.json("complete_file")
schema = df_complete.schema
df_with_missing = spark.read.json("df_with_missing", schema)
# or
# spark.read.schema(schema).("df_with_missing")

如果你知道schema，但是由于某些原因你不能使用上面的，你必须从头开始创建它。

schema = StructType([
    StructField("A", LongType(), True), ..., StructField("C", LongType(), True)])

一如既往，确保在加载数据后执行一些质量检查。

示例(注意所有字段都是nullable):

from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
    StructField("x1", FloatType()),
    StructField("x2", StructType([
        StructField("y1", DoubleType()),
        StructField("y2", StructType([
            StructField("z1", StringType()),
            StructField("z2", StringType())
        ]))
    ])),
    StructField("x3", StringType()),
    StructField("x4", IntegerType())
])
spark.read.json(sc.parallelize(["""{"x4": 1}"""]), schema).printSchema()
## root
##  |-- x1: float (nullable = true)
##  |-- x2: struct (nullable = true)
##  |    |-- y1: double (nullable = true)
##  |    |-- y2: struct (nullable = true)
##  |    |    |-- z1: string (nullable = true)
##  |    |    |-- z2: string (nullable = true)
##  |-- x3: string (nullable = true)
##  |-- x4: integer (nullable = true)
spark.read.json(sc.parallelize(["""{"x4": 1}"""]), schema).first()
## Row(x1=None, x2=None, x3=None, x4=1)
spark.read.json(sc.parallelize(["""{"x3": "foo", "x1": 1.0}"""]), schema).first()
## Row(x1=1.0, x2=None, x3='foo', x4=None)
spark.read.json(sc.parallelize(["""{"x2": {"y2": {"z2": "bar"}}}"""]), schema).first()
## Row(x1=None, x2=Row(y1=None, y2=Row(z1=None, z2='bar')), x3=None, x4=None)

重要

:

此方法仅适用于JSON源，取决于实现细节。