在PySpark 1.5.0中，如何基于列x的值列出列y的所有项目？

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在PySpark 1.5.0中，如何基于列x的值列出列y的所有项目？

python

以下问题特定于PySpark 1.5.0版，因为新功能不断添加到PySpark。

如何根据列y的值列出列的所有项目x？例如：

rdd = sc.parallelize([ {'x': "foo", 'y': 1}, 
                  {'x': "foo", 'y': 1}, 
                  {'x': "bar", 'y': 10}, 
                 {'x': "bar", 'y': 2},
                 {'x': 'qux', 'y':999}])
df = sqlCtx.createDataFrame(rdd)
df.show()

+---+---+
|  x|  y|
+---+---+
|foo|  1|
|foo|  1|
|bar| 10|
|bar|  2|
|qux|999|
+---+---+

我想要类似的东西：

+---+--------+
|  x|  y     |
+---+--------+
|foo| [1, 1] |
|bar| [10, 2]|
|bar| [999]  |
+---+--------+

顺序无关紧要。在Pandas中，我可以通过以下方式来实现这一高贵的目标：

pd = df.toPandas()
pd.groupby('x')['y'].apply(list).reset_index()

但是，版本groupBy1.5.0中的聚合功能似乎非常有限。任何想法如何克服此限制？

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2021-01-20

共1个答案

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您可以使用collect_listHive UDAF：

from pyspark.sql.functions import expr
from pyspark import HiveContext

sqlContext = HiveContext(sc)
df = sqlContext.createDataFrame(rdd)

df.groupBy("x").agg(expr("collect_list(y) AS y"))

在1.6或更高版本中，可以使用collect_list函数：

from pyspark.sql.functions import collect_list

df.groupBy("x").agg(collect_list(y).alias("y"))

在2.0或更高版本中，无需Hive支持即可使用它。

但是，这并不是特别有效的操作，因此您应适度使用它。

另外，请勿使用字典进行模式推断。从1.2开始不推荐使用

2021-01-20