sparkDataframe填充

dgiusagp 于 2021-07-14 发布在 Spark

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我想对dataframe执行一个“filldown”类型的操作，以删除空值，并确保最后一行是一种摘要行，包含基于 timestamp ，按 itemId . 当我使用azuresynapse笔记本时，它的语言可以是scala、pyspark、sparksql甚至c。然而，这里的问题是，真正的解决方案最多有数百万行和数百列，所以我需要一个可以利用spark的动态解决方案。我们可以提供一个大的集群，以确保我们充分利用它？
样本数据：

// Assign sample data to dataframe
val df = Seq(
    ( 1, "10/01/2021", 1, "abc", null ),
    ( 2, "11/01/2021", 1, null, "bbb" ),
    ( 3, "12/01/2021", 1, "ccc", null ),
    ( 4, "13/01/2021", 1, null, "ddd" ),

    ( 5, "10/01/2021", 2, "eee", "fff" ),
    ( 6, "11/01/2021", 2, null, null ),
    ( 7, "12/01/2021", 2, null, null )
    ).
    toDF("eventId", "timestamp", "itemId", "attrib1", "attrib2")

df.show

将第4行和第7行作为摘要行的预期结果：

+-------+----------+------+-------+-------+
|eventId| timestamp|itemId|attrib1|attrib2|
+-------+----------+------+-------+-------+
|      1|10/01/2021|     1|    abc|   null|
|      2|11/01/2021|     1|    abc|    bbb|
|      3|12/01/2021|     1|    ccc|    bbb|
|      4|13/01/2021|     1|    ccc|    ddd|
|      5|10/01/2021|     2|    eee|    fff|
|      6|11/01/2021|     2|    eee|    fff|
|      7|12/01/2021|     2|    eee|    fff|
+-------+----------+------+-------+-------+

我已经检查了这个选项，但是在适应我的用例时遇到了困难。
spark/scala:用最后一次观察向前填充
我有一种可以工作的sparksql解决方案，但是对于大量的列来说，它会非常冗长，希望有更容易维护的东西：

%%sql
WITH cte (
SELECT
    eventId,
    itemId,
    ROW_NUMBER() OVER( PARTITION BY itemId ORDER BY timestamp ) AS rn,
    attrib1,
    attrib2
FROM df
)
SELECT
    eventId,
    itemId,
    CASE rn WHEN 1 THEN attrib1 
        ELSE COALESCE( attrib1, LAST_VALUE(attrib1, true) OVER( PARTITION BY itemId ) ) 
    END AS attrib1_xlast,
    CASE rn WHEN 1 THEN attrib2 
        ELSE COALESCE( attrib2, LAST_VALUE(attrib2, true) OVER( PARTITION BY itemId ) ) 
    END AS attrib2_xlast

FROM cte
ORDER BY eventId

scala apache-spark pyspark azure-synapse

来源：https://stackoverflow.com/questions/67065847/spark-dataframe-filldown

1条答案

按热度按时间

eni9jsuy1#

对很多人来说 columns 你可以创造一个 expression 如下所示

val window = Window.partitionBy($"itemId").orderBy($"timestamp")

// Instead of selecting columns you could create a list of columns 
val expr = df.columns
  .map(c => coalesce(col(c), last(col(c), true).over(window)).as(c))

df.select(expr: _*).show(false)

更新：

val mainColumns = df.columns.filterNot(_.startsWith("attrib"))
val aggColumns = df.columns.diff(mainColumns).map(c => coalesce(col(c), last(col(c), true).over(window)).as(c))

df.select(( mainColumns.map(col) ++ aggColumns): _*).show(false)

结果：

+-------+----------+------+-------+-------+
|eventId|timestamp |itemId|attrib1|attrib2|
+-------+----------+------+-------+-------+
|1      |10/01/2021|1     |abc    |null   |
|2      |11/01/2021|1     |abc    |bbb    |
|3      |12/01/2021|1     |ccc    |bbb    |
|4      |13/01/2021|1     |ccc    |ddd    |
|5      |10/01/2021|2     |eee    |fff    |
|6      |11/01/2021|2     |eee    |fff    |
|7      |12/01/2021|2     |eee    |fff    |
+-------+----------+------+-------+-------+

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