r语言 - 使用 SparkR，如何将字符串列拆分为'n'多个列？

Question

我正在使用SparkR 1.6，我有一个数百万行的数据帧。df 的列之一，名为 « 类别 »，包含具有以下模式的字符串：

      categories
1 cat1,cat2,cat3
2      cat1,cat2
3     cat3, cat4
4           cat5

我想拆分每个字符串并创建« n »新列，其中« n»是可能的类别数（此处n = 5，但实际上可能超过50）。
每个新列将包含一个布尔值，用于表示类别的存在/不存在，例如：

   cat1  cat2  cat3  cat4  cat5
1  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
2  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE
3 FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
4 FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE

如何仅使用 sparkR API 执行此操作？

谢谢你的时间。
问候。

Answer 1

让我们从导入和虚拟数据开始：

library(magrittr)
df <- createDataFrame(sqlContext, data.frame(
  categories=c("cat1,cat2,cat3", "cat1,cat2", "cat3,cat4", "cat5")
))

单独的字符串：

separated <- selectExpr(df, "split(categories, ',') AS categories")

获取不同的类别：

categories <- select(separated, explode(separated$categories)) %>% 
  distinct() %>% 
  collect() %>%
  extract2(1)

构建表达式列表：

exprs <- lapply(
  categories, function(x) 
  alias(array_contains(separated$categories, x), x)
)

选择并检查结果

select(separated, exprs) %>% head()
##    cat1  cat2  cat3  cat4  cat5
## 1  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
## 2  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE
## 3 FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
## 4 FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE

Answer 2

这是一个

不使用SparkR::collect()的纯Spark解决方案。如果给定 Spark 数据帧的列具有一定数量的分隔符，以下是我的解决方案，具有以下假设：

# separator = '::'
# number of separators = 3
# name of the respective column = col

首先，您必须使用拆分列创建输出数据帧的架构：

AddFieldsToSchema = function(existingSchema, newFieldNames, newFieldTypes) {
  # This somewhat tortured syntax is necessary because the existingSchema
  # variable is actually a Java object under the hood
  existingNames = unlist(lapply(existingSchema$fields(), function(field) {
    field$name()
  }))
  existingTypes = unlist(lapply(existingSchema$fields(), function(field) {
    field$dataType.simpleString()
  }))
  
  combinedNames = c(existingNames, newFieldNames)
  combinedTypes = c(existingTypes, newFieldTypes)
  
  return(CreateSchema(combinedNames, combinedTypes))
}
num_separator = 3 
sdf_schema = SparkR::schema(sdf) %>%
              AddFieldsToSchema(paste0('col_', seq(1, num_separator)),
                                c(rep('string', num_separator)))

然后，您将在 SparkR：:d apply 中使用的给定列的拆分函数：

my_func = function(x) {cbind(x, stringr::str_split_fixed(x$col, '::', 3))}
sdf_split = sdf %>% 
              SparkR::dapply(my_func, df_schema)