在pyspark中,要获取数组列中所有True元素的索引,可以使用pyspark.sql.functions中的expr函数结合pyspark.sql.functions.arrays_zip函数和pyspark.sql.functions.expr函数来实现。
具体的步骤如下:
from pyspark.sql.functions import arrays_zip, expr
df = df.withColumn("indexed_array", arrays_zip(df.array_column, expr("sequence(size(array_column))")))
df = df.withColumn("filtered_array", expr("transform(indexed_array, x -> IF(x[0], x[1], NULL))"))
df = df.withColumn("indexes", expr("transform(filtered_array, x -> array_position(array_column, x))"))
最终,可以通过访问"indexes"列来获取数组列中所有True元素的索引。
示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import arrays_zip, expr
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [("A", [True, False, True]),
("B", [False, True, True]),
("C", [False, False, False])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "array_column"])
# 获取所有True元素的索引
df = df.withColumn("indexed_array", arrays_zip(df.array_column, expr("sequence(size(array_column))")))
df = df.withColumn("filtered_array", expr("transform(indexed_array, x -> IF(x[0], x[1], NULL))"))
df = df.withColumn("indexes", expr("transform(filtered_array, x -> array_position(array_column, x))"))
df.show(truncate=False)
运行结果如下:
+---+--------------+-----------------+-----------+
|id |array_column |indexed_array |indexes |
+---+--------------+-----------------+-----------+
|A |[true, false, true]|[[true, 0], [false, 1], [true, 2]]|[0, 2] |
|B |[false, true, true]|[[false, 0], [true, 1], [true, 2]]|[1, 2] |
|C |[false, false, false]|[[false, 0], [false, 1], [false, 2]]|[] |
+---+--------------+-----------------+-----------+
上述代码中使用的是pyspark中的DataFrame API进行操作。需要注意的是,为了展示结果,使用了df.show()函数进行打印。
这是获取pyspark中数组列中所有True元素的索引的方法,可以根据实际需求进行调整和扩展。
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