Spark dataframe преобразует несколько строк в столбец

Я начинаю искру, и я хочу преобразовать ниже исходный dataframe (загрузка из файла JSON):

+--+-----+-----+
|A |count|major|
+--+-----+-----+
| a|    1|   m1|
| a|    1|   m2|
| a|    2|   m3|
| a|    3|   m4|
| b|    4|   m1|
| b|    1|   m2|
| b|    2|   m3|
| c|    3|   m1|
| c|    4|   m3|
| c|    5|   m4|
| d|    6|   m1|
| d|    1|   m2|
| d|    2|   m3|
| d|    3|   m4|
| d|    4|   m5|
| e|    4|   m1|
| e|    5|   m2|
| e|    1|   m3|
| e|    1|   m4|
| e|    1|   m5|
+--+-----+-----+

В ниже файл данных результата:

+--+--+--+--+--+--+
|A |m1|m2|m3|m4|m5|
+--+--+--+--+--+--+
| a| 1| 1| 2| 3| 0|
| b| 4| 2| 1| 0| 0|
| c| 3| 0| 4| 5| 0|
| d| 6| 1| 2| 3| 4|
| e| 4| 5| 1| 1| 1|
+--+--+--+--+--+--+

Вот правило Трансформации:

Результирующий фрейм данных состоит из A + (n major columns), где имена столбцов major указаны:
```
sorted(src_df.map(lambda x: x[2]).distinct().collect())
```
В кадре данных результата содержатся строки m, где значения для столбца A предоставляются:
```
sorted(src_df.map(lambda x: x[0]).distinct().collect())
```
Значение для каждого основного столбца в фрейме данных результата - это значение из исходного кадра данных на соответствующем A и майоре (например, подсчет в строке 1 в исходном фрейме данных отображается на box, где A есть A и столбец m1)
Комбинации A и major в исходном фрейме данных не имеют дублирования (рассмотрите его как первичный ключ в двух столбцах в SQL)

Ответ 1

Давайте начнем с данных примера:

df = sqlContext.createDataFrame([
    ("a", 1, "m1"), ("a", 1, "m2"), ("a", 2, "m3"),
    ("a", 3, "m4"), ("b", 4, "m1"), ("b", 1, "m2"),
    ("b", 2, "m3"), ("c", 3, "m1"), ("c", 4, "m3"),
    ("c", 5, "m4"), ("d", 6, "m1"), ("d", 1, "m2"),
    ("d", 2, "m3"), ("d", 3, "m4"), ("d", 4, "m5"),
    ("e", 4, "m1"), ("e", 5, "m2"), ("e", 1, "m3"),
    ("e", 1, "m4"), ("e", 1, "m5")], 
    ("a", "cnt", "major"))

Обратите внимание, что я изменил count на cnt. Count - это зарезервированное ключевое слово в большинстве диалектов SQL, и это не является хорошим выбором для имени столбца.

Существует как минимум два способа изменить эти данные:

агрегирование по DataFrame

from pyspark.sql.functions import col, when, max

majors = sorted(df.select("major")
    .distinct()
    .map(lambda row: row[0])
    .collect())

cols = [when(col("major") == m, col("cnt")).otherwise(None).alias(m) 
    for m in  majors]
maxs = [max(col(m)).alias(m) for m in majors]

reshaped1 = (df
    .select(col("a"), *cols)
    .groupBy("a")
    .agg(*maxs)
    .na.fill(0))

reshaped1.show()

## +---+---+---+---+---+---+
## |  a| m1| m2| m3| m4| m5|
## +---+---+---+---+---+---+
## |  a|  1|  1|  2|  3|  0|
## |  b|  4|  1|  2|  0|  0|
## |  c|  3|  0|  4|  5|  0|
## |  d|  6|  1|  2|  3|  4|
## |  e|  4|  5|  1|  1|  1|
## +---+---+---+---+---+---+

groupBy над RDD

from pyspark.sql import Row

grouped = (df
    .map(lambda row: (row.a, (row.major, row.cnt)))
    .groupByKey())

def make_row(kv):
    k, vs = kv
    tmp = dict(list(vs) + [("a", k)])
    return Row(**{k: tmp.get(k, 0) for k in ["a"] + majors})

reshaped2 = sqlContext.createDataFrame(grouped.map(make_row))

reshaped2.show()

## +---+---+---+---+---+---+
## |  a| m1| m2| m3| m4| m5|
## +---+---+---+---+---+---+
## |  a|  1|  1|  2|  3|  0|
## |  e|  4|  5|  1|  1|  1|
## |  c|  3|  0|  4|  5|  0|
## |  b|  4|  1|  2|  0|  0|
## |  d|  6|  1|  2|  3|  4|
## +---+---+---+---+---+---+

Ответ 2

Использование кадра данных нуль323,

df = sqlContext.createDataFrame([
("a", 1, "m1"), ("a", 1, "m2"), ("a", 2, "m3"),
("a", 3, "m4"), ("b", 4, "m1"), ("b", 1, "m2"),
("b", 2, "m3"), ("c", 3, "m1"), ("c", 4, "m3"),
("c", 5, "m4"), ("d", 6, "m1"), ("d", 1, "m2"),
("d", 2, "m3"), ("d", 3, "m4"), ("d", 4, "m5"),
("e", 4, "m1"), ("e", 5, "m2"), ("e", 1, "m3"),
("e", 1, "m4"), ("e", 1, "m5")], 
("a", "cnt", "major"))

вы также можете использовать

reshaped_df = df.groupby('a').pivot('major').max('cnt').fillna(0)