Группа за группой за искрой - PullRequest
Новая
       8

Группа за группой за искрой

0 голосов
/ 27 апреля 2018

У меня есть датафрейм с 4 столбцами co1, col2, col3 и col4. Мне нужно:

  • Группировка данных на основе ключей col1 и col2
  • Затем сгруппируйте другие столбцы, такие как col3 и col4, и отобразите значения для col3 и col4.

Input 

col1 col2 col3 col4
 1    1    2    4
 1    1    2    4
 1    1    3    5

выход 

col1 col2 col_name col_value  cnt
1     1    col3      2         2
1     1    col3      3         1
1     1    col4      4         2
1     1    col4      5         1

Возможно ли это?

Ответы [ 3 ]

0 голосов
/ 28 апреля 2018

Мы можем использовать groupBy и union для достижения этой цели. 

val x = Seq((1, 1,2,4),(1, 1,2,4),(1, 1,3,5)).toDF("col1", "col2", "col3", "col4")

val  y = x.groupBy("col1", "col2","col3").
          agg(count(col("col3")).alias("cnt")).
          withColumn("col_name", lit("col3")).
          select(col("col1"), col("col2"), col("col_name"), col("col3").alias("col_value"), col("cnt"))

val z = x.groupBy("col1", "col2","col4").
          agg(count(col("col4")).alias("cnt")).
          withColumn("col_name", lit("col4")).
          select(col("col1"), col("col2"), col("col_name"), col("col4").alias("col_value"), col("cnt"))

y.union(z).show()
0 голосов
/ 28 апреля 2018

Вот один подход, который должен работать для общего числа ключевых столбцов и столбцов значений (обратите внимание, что образец набора данных был расширен для иллюстрации): 

val df = Seq(
  (1, 1, 2, 4, 6),
  (1, 1, 2, 4, 7),
  (1, 1, 3, 5, 7)
).toDF("col1", "col2", "col3", "col4", "col5")

import org.apache.spark.sql.functions._

val keyCols = Seq("col1", "col2")
val valCols = Seq("col3", "col4", "col5")

val dfList = valCols.map( c => {
  val grpCols = keyCols :+ c

  df.groupBy(grpCols.head, grpCols.tail: _*).agg(count(col(c)).as("cnt")).
    select(keyCols.map(col) :+ lit(c).as("col_name") :+ col(c).as("col_value") :+ col("cnt"): _*)
} )

dfList.reduce(_ union _).show
// +----+----+--------+---------+---+
// |col1|col2|col_name|col_value|cnt|
// +----+----+--------+---------+---+
// |   1|   1|    col3|        3|  1|
// |   1|   1|    col3|        2|  2|
// |   1|   1|    col4|        4|  2|
// |   1|   1|    col4|        5|  1|
// |   1|   1|    col5|        6|  1|
// |   1|   1|    col5|        7|  2|
// +----+----+--------+---------+---+
0 голосов
/ 28 апреля 2018

Это случай для melt операции. Вы можете использовать реализацию, предоставленную ahue в качестве ответа на Как расплавить Spark DataFrame? . 

val df = Seq(
  (1, 1, 2, 4), (1, 1, 2, 4), (1, 1, 3, 5)
).toDF("col1", "col2", "col3", "col4")


df.melt(
  Seq("col1", "col2"), Seq("col3", "col4"), "col_name", "col_value"
).groupBy("col1", "col2", "col_name", "col_value").count.show
// +----+----+--------+---------+-----+
// |col1|col2|col_name|col_value|count|
// +----+----+--------+---------+-----+
// |   1|   1|    col3|        3|    1|
// |   1|   1|    col4|        5|    1|
// |   1|   1|    col4|        4|    2|
// |   1|   1|    col3|        2|    2|
// +----+----+--------+---------+-----+
...