pyspark中的爆炸功能

Question

我的数据框看起来像 -

+----+----+-------------+
|col1|col2|         col3|
+----+----+-------------+
|   1|   A|[[[1, 2, 3]]]|
|   2|   B|   [[[3, 5]]]|
+----+----+-------------+

我要数据框-

+----+----+----+
|col1|col2|col3|
+----+----+----+
|   1|   A|   1|
|   1|   A|   2|
|   1|   A|   3|
|   2|   B|   3|
|   2|   B|   5|
+----+----+----+

我的代码是这样的-

from pyspark.sql.functions import explode
df = spark.createDataFrame([(1, "A", [[[1,2,3]]]), (2, "B", [[[3,5]]])],["col1", "col2", "col3"])
df1 = df.withColumn("col3", explode(df.col3))
df1.show()

但输出是 -

+----+----+-----------+
|col1|col2|       col3|
+----+----+-----------+
|   1|   A|[[1, 2, 3]]|
|   2|   B|   [[3, 5]]|
+----+----+-----------+

如何使用pyspark中的explode函数解决

Answer 1

因为你有 nested array 我们需要 flatten nested arrays 通过先在内置函数中使用 flatten 然后使用 explode函数。

Try with:

from pyspark.sql.functions import *
df.withColumn("col3",explode(flatten(flatten(col("col3"))))).show()
#+----+----+----+
#|col1|col2|col3|
#+----+----+----+
#|   1|   A|   1|
#|   1|   A|   2|
#|   1|   A|   3|
#|   2|   B|   3|
#|   2|   B|   5|
#+----+----+----+

其他方法是遍历 nested array[0][0] 并在最内层数组上执行 explode，如 jxc 评论中所述。

df.withColumn("col3", explode(col("col3")[0][0])).show()

pyspark中的爆炸功能

explode function in pyspark

pyspark

pyspark-sql

pyspark-dataframes