基于类似于NP的字典中替换Spark DataFrame中的列值

Question

我的数据框看起来像 -

no          city         amount   
1           Kenora        56%
2           Sudbury       23%
3           Kenora        71%
4           Sudbury       41%
5           Kenora        33%
6           Niagara       22%
7           Hamilton      88%

它由9200万记录组成。我希望我的数据框看起来像 -

no          city         amount      new_city
1           Kenora        56%           X
2           Niagara       23%           X       
3           Kenora        71%           X
4           Sudbury       41%           Sudbury       
5           Ottawa        33%           Ottawa
6           Niagara       22%           X
7           Hamilton      88%           Hamilton

使用Python我可以管理它(使用np.where(，但在Pyspark中无法获得任何结果。有帮助吗？

我已经完成了 -

#create dictionary
city_dict = {'Kenora':'X','Niagara':'X'}
mapping_expr  = create_map([lit(x) for x in chain(*city_dict .items())])
#lookup and replace 
df= df.withColumn('new_city', mapping_expr[df['city']])
#But it gives me wrong results.
df.groupBy('new_city').count().show()
new_city    count
   X          2
  null        3

为什么给我零值？

Answer 1

问题是mapping_expr将返回city_dict中未包含的任何城市的null。一个快速修复是使用coalesce返回city，如果mapping_expr返回null值：

from pyspark.sql.functions import coalesce
#lookup and replace 
df1= df.withColumn('new_city', coalesce(mapping_expr[df['city']], df['city']))
df1.show()
#+---+--------+------+--------+
#| no|    city|amount|new_city|
#+---+--------+------+--------+
#|  1|  Kenora|   56%|       X|
#|  2| Sudbury|   23%| Sudbury|
#|  3|  Kenora|   71%|       X|
#|  4| Sudbury|   41%| Sudbury|
#|  5|  Kenora|   33%|       X|
#|  6| Niagara|   22%|       X|
#|  7|Hamilton|   88%|Hamilton|
#+---+--------+------+--------+
df1.groupBy('new_city').count().show()
#+--------+-----+
#|new_city|count|
#+--------+-----+
#|       X|    4|
#|Hamilton|    1|
#| Sudbury|    2|
#+--------+-----+

如果替换值之一是 null，则上述方法将失败。

在这种情况下，更容易的选择可能是使用pyspark.sql.DataFrame.replace()：

首先使用withColumn创建new_city作为city列中值的副本。

df.withColumn("new_city", df["city"])
    .replace(to_replace=city_dict.keys(), value=city_dict.values(), subset="new_city")
    .groupBy('new_city').count().show()
#+--------+-----+
#|new_city|count|
#+--------+-----+
#|       X|    4|
#|Hamilton|    1|
#| Sudbury|    2|
#+--------+-----+