apache-spark - 列表上的 Spark 数据帧操作返回 [Ljava.lang.Object;@]

Question

我有一个 pyspark 数据框，我在其中将数据分组以使用collect_list 列出。

from pyspark.sql.functions import udf, collect_list
from itertools import combinations, chain

#Create Dataframe
df = spark.createDataFrame( [(1,'a'), (1,'b'), (2,'c')] , ["id", "colA"])   

df.show()
>>>
+---+----+
| id|colA|
+---+----+
|  1|   a|
|  1|   b|
|  2|   c|
+---+----+

#Group by and collect to list
df = df.groupBy(df.id).agg(collect_list("colA").alias("colAlist"))

df.show()
>>>
+---+--------+
| id|colAList|
+---+--------+
|  1|  [a, b]|
|  2|     [c]|
+---+--------+

然后我使用一个函数来查找列表元素的所有组合到一个新列表

allsubsets = lambda l: list(chain(*[combinations(l , n) for n in range(1,len(l)+1)]))
df = df.withColumn('colAsubsets',udf(allsubsets)(df['colAList']))

所以我会期待类似的东西

+---+--------------------+
| id| colAsubsets        |
+---+--------------------+
|  1|  [[a], [b], [a,b]] |
|  2|  [[b]]             |
+---+--------------------+

但我得到：

df.show()
>>>
 +---+--------+-----------------------------------------------------------------------------------------+
|id |colAList|colAsubsets                                                                              |
+---+--------+-----------------------------------------------------------------------------------------+
|1  |[a, b]  |[[Ljava.lang.Object;@75e2d657, [Ljava.lang.Object;@7f662637, [Ljava.lang.Object;@b572639]|
|2  |[c]     |[[Ljava.lang.Object;@26f67148]                                                           |
+---+--------+-----------------------------------------------------------------------------------------+

有什么想法该怎么做？然后也许如何将列表展平为不同的行？

标签： apache-sparkdataframepysparkuser-defined-functions

Answer 1

改进@RameshMaharjan 的答案，以便将列表展平为不同的行：

您必须在数组上使用explode。您必须先指定 udf 的类型，以免它返回 StringType。

from pyspark.sql.functions import explode
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType

allsubsets = lambda l: [[z for z in y] for y in chain(*[combinations(l , n) for n in range(1,len(l)+1)])]
df = df.withColumn('colAsubsets', udf(allsubsets, ArrayType(ArrayType(StringType())))(df['colAList']))
df = df.select('id', explode('colAsubsets'))

结果 ：

+---+------+
| id|   col|
+---+------+
|  1|   [a]|
|  1|   [b]|
|  1|[a, b]|
|  2|   [c]|
+---+------+