从现有数据框中列的子字符串创建新的 Pyspark 数据框

Question

我有一个如下所示的 Pyspark 数据框，需要创建一个新的数据框，其中只有一列由原始数据框中的所有 7 位数字组成。这些值都是字符串。 Column1 应该被忽略。忽略 Column2 中的非数字和单个 7 位数字非常简单，但是对于具有两个单独的 7 位数字的值，我很难将它们单独提取出来。这需要自动化并能够运行在其他类似的数据帧上。这些数字始终为 7 位数字，并且始终以“1”开头。有什么建议吗？

+-----------+--------------------+
|    COLUMN1|             COLUMN2|
+-----------+--------------------+
|     Value1|           Something|
|     Value2|     1057873 1057887|
|     Value3| Something Something|
|     Value4|                null|
|     Value5|             1312039|
|     Value6|     1463451 1463485|
|     Value7|     Not In Database|
|     Value8|     1617275 1617288|
+-----------+--------------------+

生成的数据框应如下所示：

+-------+
|Column1|
+-------+
|1057873|
|1057887|
|1312039|
|1463451|
|1463485|
|1617275|
|1617288|
+-------+

更新：

反应很好，但不幸的是我使用的是不同意的旧版本 Spark。我用下面的方法解决了这个问题，虽然它有点笨拙......它有效。

from pyspark.sql import functions as F

new_df = df.select(df.COLUMN2)

new_df = new_df.withColumn('splits', F.split(new_df.COLUMN2, ' '))

new_df = new_df.select(F.explode(new_df.splits).alias('column1'))

new_df = new_df.filter(new_df.column1.rlike('\d{7}'))

Answer 1

IIUC，您可以使用正则表达式和 str.extractall:

df2 = (df['COLUMN2'].str.extractall(r'(\b\d{7}\b)')[0]
      .reset_index(drop=True).to_frame(name='COLUMN1')
      )

输出：

正则表达式：

(      start capturing
\b     word boundary
\d{7}  7 digits       # or 1\d{6} for "1" + 6 digits
\b     word boundary
)      end capture

Answer 2

这是一种用于 spark 2.4+ 的高阶 lambda 函数的方法，其中我们按 space 拆分列，然后过滤以 0-9 开头且长度为 n (7) 的词，然后展开:

n = 7
df.selectExpr(f"""explode(filter(split(COLUMN2,' '),x-> 
            x rlike '^[0-9]+' and length(x)={n})) as COLUMN1""").show(truncate=False)

+-------+
|COLUMN1|
+-------+
|1057873|
|1057887|
|1312039|
|1463451|
|1463485|
|1617275|
|1617288|
+-------+

Answer 3

我喜欢@nky 并投了票。替代方案也可以使用 pysparks 存在于 3.0+

的高阶函数中

new = df.selectExpr("explode(split(COLUMN2,' ')) as COLUMN1").where(F.expr("exists(array(COLUMN1), element ->  element rlike '([0-9]{7})')"))

new.show()

+-------+
|COLUMN1|
+-------+
|1057873|
|1057887|
|1312039|
|1463451|
|1463485|
|1617275|
|1617288|
+-------+

从现有数据框中列的子字符串创建新的 Pyspark 数据框

Creating new Pyspark dataframe from substrings of column in existing dataframe

python

substring

pyspark