我在pyspark中有一个错误:
AnalysisException: u'Resolved attribute(s) week#5230 missing from
longitude#4976,address#4982,minute#4986,azimuth#4977,province#4979,
action_type#4972,user_id#4969,week#2548,month#4989,postcode#4983,location#4981
in operator !Aggregate [user_id#4969, week#5230], [user_id#4969,
week#5230, count(distinct day#4987) AS days_per_week#3605L].
Attribute(s) with the same name appear in the operation: week.
Please check if the right attribute(s) are used
这似乎来自使用agg
函数的代码段:
df_rs = df_n.groupBy('user_id', 'week')
.agg(countDistinct('day').alias('days_per_week'))
.where('days_per_week >= 1')
.groupBy('user_id')
.agg(count('week').alias('weeks_per_user'))
.where('weeks_per_user >= 5').cache()
但是,我在这里看不到这个问题。而且我以前已经在相同数据上使用了这一行代码。
edit :我一直在查看代码,错误的类型似乎来自这种加入:
df = df1.join(df2, 'user_id', 'inner')
df3 = df4.join(df1, 'user_id', 'left_anti).
,但仍未解决问题。
edit2 :不幸的是,建议的问题与我的问题并不相似,因为这不是列名称歧义的问题,而是缺少属性的问题,在检查实际的dataframes时,这似乎并不丢失。<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<</p>
我遇到了同样的问题,并使用将解决的属性重命名为"降低"列在加入之前,对我进行了一些临时名称,这对我来说是一种解决方法,希望它对您也有帮助。不知道这个问题背后的真正原因,因为Spark 1.6 Spark-10925
我也多次面对这个问题,并遇到了这个问题在这里提到这是与火花相关的错误。根据本文,我提出了以下代码,该代码解决了我的问题。
代码可以处理左,右,内部和外部连接,尽管外部连接在此处以完整的外部工作。
def join_spark_dfs_sqlbased(sparkSession,left_table_sdf,right_table_sdf,common_join_cols_list=[],join_type="LEFT"):
temp_join_afix="_tempjoincolrenames"
join_type=join_type.upper()
left=left_table_sdf.select(left_table_sdf.columns)
right=right_table_sdf.select(right_table_sdf.columns)
if len(common_join_cols_list)>0:
common_join_cols_list=[col+temp_join_afix for col in common_join_cols_list]
else:
common_join_cols_list = list(set(left.columns).intersection(right.columns))
common_join_cols_list=[col+temp_join_afix for col in common_join_cols_list]
for col in left.columns:
left = left.withColumnRenamed(col, col + temp_join_afix)
left.createOrReplaceTempView('left')
for col in right.columns:
right = right.withColumnRenamed(col, col + temp_join_afix)
right.createOrReplaceTempView('right')
non_common_cols_left_list=list(set(left.columns)-set(common_join_cols_list))
non_common_cols_right_list=list(set(right.columns)-set(common_join_cols_list))
unidentified_common_cols=list(set(non_common_cols_left_list)-set(non_common_cols_right_list))
if join_type in ['LEFT','INNER','OUTER']:
non_common_cols_right_list=list(set(non_common_cols_right_list)-set(unidentified_common_cols))
common_join_cols_list_with_table=['a.'+col +' as '+col for col in common_join_cols_list]
else:
non_common_cols_left_list=list(set(non_common_cols_left_list)-set(unidentified_common_cols))
common_join_cols_list_with_table=['b.'+col +' as '+col for col in common_join_cols_list]
non_common_cols_left_list_with_table=['a.'+col +' as '+col for col in non_common_cols_left_list]
non_common_cols_right_list_with_table=['b.'+col +' as '+col for col in non_common_cols_right_list]
non_common_cols_list_with_table=non_common_cols_left_list_with_table + non_common_cols_right_list_with_table
if join_type=="OUTER":
join_type="FULL OUTER"
join_type=join_type+" JOIN"
select_cols=common_join_cols_list_with_table+non_common_cols_list_with_table
common_join_cols_list_with_table_join_query=['a.'+col+ '='+'b.'+col for col in common_join_cols_list]
query= "SELECT "+ ",".join(select_cols) + " FROM " + "left" + " a " + join_type + " " + "right" + " b" +" ON "+ " AND ".join(common_join_cols_list_with_table_join_query)
print("query:",query)
joined_sdf= sparkSession.sql(query)
for col in joined_sdf.columns:
if temp_join_afix in col:
joined_sdf = joined_sdf.withColumnRenamed(col, col.replace(temp_join_afix,''))
return joined_sdf