Spark UDF error AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_jvm'

Question

我发现了类似的问题，但没有提供解决问题的答案。

我想制作一个 UDF，它可以为我从列中提取单词。因此，我想创建一个名为 new_column 的列，方法是将我的 UDF 应用于 old_column

from pyspark.sql.functions import col, regexp_extract

re_string = 'some|words|I|need|to|match'

def regex_extraction(x,re_string):
    return regexp_extract(x,re_string,0)

extracting = udf(lambda row: regex_extraction(row,re_string))

df = df.withColumn("new_column", extracting(col('old_column')))

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_jvm'

如何修复我的功能？我有很多列，想遍历列列表并应用我的 UDF。

Answer 1

您不需要 UDF。当您无法使用 PySpark 执行某些操作时需要 UDF，因此您需要一些 python 函数或库。在您的情况下，您可以有一个接受列和 returns 列的函数，但仅此而已，不需要 UDF。

from pyspark.sql.functions import regexp_extract
df = spark.createDataFrame([('some match',)], ['old_column'])

re_string = 'some|words|I|need|to|match'

def regex_extraction(x, re_string):
    return regexp_extract(x, re_string, 0)

df = df.withColumn("new_column", regex_extraction('old_column', re_string))
df.show()
# +----------+----------+
# |old_column|new_column|
# +----------+----------+
# |some match|      some|
# +----------+----------+

“循环”通过列表中的列可以这样实现：

from pyspark.sql.functions import regexp_extract
cols = ['col1', 'col2']
df = spark.createDataFrame([('some match', 'match')], cols)

re_string = 'some|words|I|need|to|match'
def regex_extraction(x, re_string):
    return regexp_extract(x, re_string, 0)

df = df.select(
    '*',
    *[regex_extraction(c, re_string).alias(f'new_{c}') for c in cols]
)
df.show()
# +----------+-----+--------+--------+
# |      col1| col2|new_col1|new_col2|
# +----------+-----+--------+--------+
# |some match|match|    some|   match|
# +----------+-----+--------+--------+

Spark UDF error AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_jvm'

Spark UDF error AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_jvm'

apache-spark

pyspark

apache-spark-sql

user-defined-functions