PySpark：array的array拆分（Dataframe）pySpark

在本文中，我们将介绍如何在PySpark中拆分一个包含嵌套数组的数组（Dataframe）。假设我们有一个Dataframe，其中包含一个名为array_col的列，该列包含了一个嵌套数组。我们的目标是将嵌套的数组展开并以单独的行形式呈现。

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问题描述

假设我们有一个包含学生信息的Dataframe，其中的一列名为grades，它是一个嵌套数组。grades列的示例值如下：

+---------------------+
|grades               |
+---------------------+
|[["A+", "A-"], ["B"]]|
|[[], ["C+", "C"]]    |
|[[ "A"]]             |
+---------------------+

我们的目标是将grades列的值拆分为单独的行。具体而言，我们希望将上面的Dataframe转换为以下形式：

+-------+
|grades |
+-------+
|A+     |
|A-     |
|B      |
|C+     |
|C      |
|A      |
+-------+

解决方案

为了解决这个问题，我们可以使用PySpark的explode函数。explode函数用于将嵌套的数组展开为包含单独元素的多行。我们可以按照以下步骤使用explode函数来实现我们的目标：

1. 导入必要的PySpark模块并创建一个SparkSession对象：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

2. 创建一个包含grades列的Dataframe：

data = [
    (1, [["A+", "A-"], ["B"]]),
    (2, [[], ["C+", "C"]]),
    (3, [[ "A"]])
]

df = spark.createDataFrame(data, ["id", "grades"])
df.show()

执行上述代码，我们将获得一个包含grades列的Dataframe：

+---+---------------------+
|id |grades               |
+---+---------------------+
|1  |[["A+", "A-"], ["B"]]|
|2  |[[], ["C+", "C"]]    |
|3  |[[ "A"]]             |
+---+---------------------+

3. 使用explode函数拆分嵌套的数组：

from pyspark.sql.functions import explode

exploded_df = df.select(df.id, explode(df.grades).alias("grades"))
exploded_df.show()

执行上述代码，我们将得到以下Dataframe：

+---+------+
|id |grades|
+---+------+
|1  |[A+,  |
|1  |A-]   |
|1  |[B]   |
|2  |[]    |
|2  |[C+,  |
|2  |C]    |
|3  |[A]   |
+---+------+

可以看到，explode函数将嵌套的数组展开为包含单独元素的多行，并且保持了原始Dataframe中的其他列。

4. 使用explode函数再次拆分嵌套的数组：

final_df = exploded_df.select(exploded_df.id, explode(exploded_df.grades).alias("grades"))
final_df.show()

执行上述代码，我们将得到最终的Dataframe：

+---+------+
|id |grades|
+---+------+
|1  |A+    |
|1  |A-    |
|1  |B     |
|2  |NULL  |
|2  |C+    |
|2  |C     |
|3  |A     |
+---+------+

我们可以看到，最终的Dataframe中已经成功将嵌套的数组展开，并以单独的行形式呈现。

总结

本文介绍了如何在PySpark中拆分一个包含嵌套数组的数组（Dataframe）。我们使用了PySpark的explode函数来实现这个目标。通过展开嵌套的数组，我们可以将其转换为单独的行。这在处理嵌套数组的数据时非常有用，能够提供更方便的数据操作和分析方式。