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将数组列拆分为行pyspark

将数组列拆分为行是指将包含数组的列拆分为多行,每行包含数组中的一个元素。在PySpark中,可以使用explode函数来实现这个功能。

具体步骤如下:

  1. 导入必要的模块和函数:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
from pyspark.sql.functions import explode
  1. 使用explode函数将数组列拆分为行:

假设有一个名为df的DataFrame,其中包含一个名为array_col的数组列。可以使用explode函数将该数组列拆分为行,并创建一个新的DataFrame:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
new_df = df.select(explode(df.array_col).alias("new_col"))

在上述代码中,explode函数将数组列拆分为多行,并将每个元素放入名为new_col的新列中。通过select函数选择新列并创建一个新的DataFrame。

  1. 查看结果:

可以使用show函数查看新的DataFrame的内容:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
new_df.show()

这将显示拆分后的数组列的每个元素作为一行。

示例代码如下:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [("Alice", [1, 2, 3]), ("Bob", [4, 5, 6])]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "array_col"])

# 将数组列拆分为行
new_df = df.select(explode(df.array_col).alias("new_col"))

# 查看结果
new_df.show()

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
+-------+
|new_col|
+-------+
|      1|
|      2|
|      3|
|      4|
|      5|
|      6|
+-------+

这样,就将数组列拆分为行,并得到了每个元素作为一行的新DataFrame。

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