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python - 从 Python 列表中向 PySpark DataFrame 添加新列

问题描述

我有一个清单：

dates = [2017, 2018, 2018, 2018, 2019, 2019, 2019, 2020, 2020, 2020]

我尝试将其添加到的数据框长度相同（没有问题）。

我试过了：

df = df.withColumn("YEARS", dates)
Error: Column needs to be col

我也试过：

df = df.withColumn("YEARS", f.lit(dates))

但这也行不通。

我看到了这个问题：如何在 Spark DataFrame 中添加常量列？

但是对于这种情况没有任何用处。

更新：预期的结果是：

df_columns...   | dates_from_list
---------------------------------
original_df_data| 2017
original_df_data| 2018
original_df_data| 2018
original_df_data| 2018
original_df_data| 2019
original_df_data| 2019
original_df_data| 2019
original_df_data| 2020
original_df_data| 2020
original_df_data| 2020

标签： pythonapache-sparkpysparkapache-spark-sql

解决方案

您的错误来自您需要传递给对象的withColumn事实Column。

这里有两种方法可以将日期添加为 Spark 上的新列DataFrame（使用每个记录的顺序进行连接），具体取决于日期数据的大小。

1）如果你操作一个小数据集

实现它的一种简洁方法是将 UDF 应用于单调递增的 id：

from pyspark.sql.functions import udf, monotonically_increasing_id

df = [...]  # 10 records

dates = [2017, 2018, 2018, 2018, 2019, 2019, 2019, 2020, 2020, 2020]

df = df.repartition(1).withColumn(
    "YEARS", 
    udf(lambda id: dates[id])(monotonically_increasing_id()))

df.show()

输出：

+---+-----+
|...|YEARS|
+---+-----+
|...| 2017|
|...| 2018|
|...| 2018|
|...| 2018|
|...| 2019|
|...| 2019|
|...| 2019|
|...| 2020|
|...| 2020|
|...| 2020|
+---+-----+

注意：确保.repartition(1)生成的 id 是连续的。dates如果您有另一种方法将每条记录映射到其中的值（如先前构建的 id 列），则可以避免重新分区到单个分区。在这个用例中，正如我们预期的那样 Python 列表对象非常小，这意味着您的 DataFrame 也非常小，因此重新分区并不是什么大问题。

/!\如果数据框和 python 列表太大，为什么它不会缩放：

  • 需要对数据帧进行重新分区，从而导致昂贵的洗牌/交换
  • 这.repartition(1)可能会导致生成一个非常大的分区，处理起来可能非常缓慢（因为它很大，而且如果它不适合执行内存，它可能意味着许多额外的磁盘 I/O 会将 RDD 块溢出到磁盘），或使用OutOfMemoryError.
  • python 列表由 udf（通过 lambda 闭包）捕获，这意味着它将被广播到集群的每个执行程序

2) 如果您操作的数据集大小 > 百万行

这是另一种方法，通过使用 pandas 操作 ids 和 dates 列并避免对 Spark 进行任何重新分区，可以更好地处理数百万行DataFrame。

可以这样做：

import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id
from pyspark.sql.session import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# some spark DataFrame of length N
df = [...]  

# generate monotically increasing ids (not consecutive) without repartitioning the Spark DataFrame.
df = df.withColumn("id", monotonically_increasing_id())

# get generated ids (not consecutive) as a mono-column pandas DataFrame
spark_df_ids = df.select("id").toPandas()

# some python list of length N
dates = [2017, 2018, 2018, 2018, 2019, ..., 2019, 2019, 2020, 2020, 2020]

# build pandas DataFrame from dates
dates_pandas_df = pd.DataFrame(dates, columns=["YEARS"])

# append the id column to the dates in pandas
dates_and_ids_pandas_df = dates_pandas_df.join(spark_df_ids)

# convert from pandas DataFrame to spark DataFrame
dates_and_ids_spark_df = spark.createDataFrame(dates_and_ids_pandas_df)

# Perform the final adding of the dates column to the Spark DataFrame with a join in Spark
df.join(dates_and_ids_spark_df, ["id"]).show()

重要提示：使用 Apache Arrow可以更快地与 pandas 进行转换

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