广州高端网站建设seo网络推广到底是做什么的

前言

pyspark中很多常用的功能，过段时间没有使用就容易忘记，需要去网上搜索，这里总结一下，省的以后还去去搜，供自己以后参考。

withColumn

def hot_func(info_str):if info_str:eturn "1"return "0"
df = df.withColumn("is_hot", F.udf(hot_func, StringType())(F.col("your_col_name")))

自定义函数

from pyspark.sql.functions import udf  
# 定义并注册函数
@udf(returnType=StringType())
def f_parse_category(info):x = json.loads(info)['category']return x if x is not None else ''
spark.udf.register('f_parse_category', f_parse_category)
# 在sql中使用注册的函数
sql = """
select *, f_parse_category(info) category, 
from your_table
where info is not null 
"""
df = spark.sql(sql).cache()

groupby处理

按groupby处理，保留goupby字段，并对groupby的结果处理。正常情况下，使用df.groupBy即可，但需要处理多列并逻辑较为复杂时，可以使用这种方式。

from pyspark.sql.functions import pandas_udf                                                         
from pyspark.sql.functions import PandasUDFType 
from pyspark.sql.types import StructField, LongType, StringType, StructType
from collections import Counterpattern = re.compile(r'\b\w+(?:' + '|'.join(['_size', '_sum']) + r')\b')group_cols = ['category']
value_cols = ['sales_sum', 'stat_size']schema = StructType(                                                                                [StructField(col, LongType()) if len(re.findall(pattern, col))>0 else StructField(col, StringType())  for col in group_cols+value_cols],)@pandas_udf(schema, functionType=PandasUDFType.GROUPED_MAP)                                          
def group_stat(df):# 获取l = [df[item].iloc[0] for item in group_cols]df = df[[col for col in df.columns if col not in group_cols]]sales_sum = df['sales'].sum().item()stat_size = len(df)# d: {"key": "value"}df['first_attr'] = df['attr'].transform(lambda d: list(json.loads(d).keys())[0])attr_dict = json.dumps({k:v for k, v in Counter(df['first_attr'].value_counts().to_dict()).most_common()}, ensure_ascii=0)counter = sum(df['brand_name'].apply(lambda x:Counter(json.loads(x))), Counter())ct = len(counter)brand_list = df["brand"].to_list()values = [sales_sum, stat_size, attr_dict, ct, infobox_brand_stat, brand_list]return pd.DataFrame([l + values])# df 包含字段：category， sales， attr， brand_name， brand
df = df.groupby(group_cols).apply(group_stat).cache()

patition By & orderBy

from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import row_number, dense_rank
# 根据department分区，然后按salary排序编号
windowSpec  = Window.partitionBy("department").orderBy("salary")
df.withColumn("row_number",row_number().over(windowSpec)) \.show(truncate=False)
# dense_rank: 相同值排序编号一致

sql的方式：

select name, category, sales, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY b.sales DESC) as sales_rank
from your_tb

dataframe转正rdd处理行

该中情况一般在需要处理过个行的情况下使用，如果是少数的行处理，可以使用withColumn

def hot_func(info_str):if info_str:eturn "1"return "0"
df = df.withColumn("is_hot", F.udf(hot_func, StringType())(F.col("your_col_name")))

转为rdd的处理方式为：

def gen_norm(row):# 转为字段处理row_dict = row.asDict(recursive=True)process_key = row_dict["key"]row_dict["process_key"] = process_keyreturn Row(**row_dict)
# sampleRatio=0.01 为推断列类型的抽样数据比例
df = df.rdd.map(gen_norm).toDF(sampleRatio=0.01).cache()
df.show()