将带有空值的列值扩展/分解为 Pyspark 中的多行

Question

我有以下数据：

我想展开此数据以获得以下数据：

我试过以下代码：

df = (df
  .selectExpr("id", 
              "split(col1, ',') col1", 
              "split(col2, ',') col2",
              "split(col3, ',') col3")
  .withColumn("arr", F.expr("arrays_zip(col1, col2, col3)"))
  .selectExpr("id", "inline(arr)"))
  df.show()

此代码产生 0 行。所以我尝试使用命令 'inline_outer':

    df = (df
  .selectExpr("id", 
              "split(col1, ',') col1", 
              "split(col2, ',') col2",
              "split(col3, ',') col3")
  .withColumn("arr", F.expr("arrays_zip(col1, col2, col3)"))
  .selectExpr("id", "inline_outer(arr)"))
  df.show()

此代码返回所有行，但没有任何值。

现阶段我对为什么会发生这种情况感到困惑，就好像我公开了原始列（例如没有拆分的 col1 等）值在那里。

欢迎提出任何建议。

Answer 1

使用 arrays_zip 和 null 值 returns null。对于您的情况，我们需要空数组而不是空数组。

cnd = "arrays_zip(coalesce(col1,array()),coalesce(col2,array()),coalesce(col3,array()))"

df = df.selectExpr("id","split(col1, ',') col1","split(col2, ',') col2","split(col3, ',') col3").\
withColumn("arr", F.expr(cnd)).selectExpr("id", "inline_outer(arr)")

df.show()

+---+----+----+----+
|id |0   |1   |2   |
+---+----+----+----+
|x  |1   |a   |c   |
|x  |2   |b   |c   |
|x  |3   |c   |c   |
|y  |null|null|null|
|z  |12  |null|c   |
|z  |3   |null|null|
+---+----+----+----+

将带有空值的列值扩展/分解为 Pyspark 中的多行

Expanding / Exploding column values with Nulls into multiple rows in Pyspark

inline

explode

pyspark