Как использовать функциональность Pandas UDF в pyspark - PullRequest
Новая
       43

Как использовать функциональность Pandas UDF в pyspark

0 голосов
/ 19 сентября 2018

У меня есть искровая рамка с двумя столбцами, которая выглядит следующим образом: 

+-------------------------------------------------------------+------------------------------------+
|docId                                                        |id                                  |
+-------------------------------------------------------------+------------------------------------+
|DYSDG6-RTB-91d663dd-949e-45da-94dd-e604b6050cb5-1537142434000|91d663dd-949e-45da-94dd-e604b6050cb5|
|VAVLS7-RTB-8e2c1917-0d6b-419b-a59e-cd4acc255bb7-1537142445000|8e2c1917-0d6b-419b-a59e-cd4acc255bb7|
|VAVLS7-RTB-c818dcde-7a68-4c1e-9cc4-c841660732d2-1537146854000|c818dcde-7a68-4c1e-9cc4-c841660732d2|
|IW2BYL-RTB-E9727F7D-D1BA-479C-9D3A-931F87E78B0A-1537146572000|E9727F7D-D1BA-479C-9D3A-931F87E78B0A|
|DYSDG6-RTB-f50f79e9-3ec3-4bd8-8e53-f62c3f80bcb0-1537146220000|f50f79e9-3ec3-4bd8-8e53-f62c3f80bcb0|
+-------------------------------------------------------------+------------------------------------+

У меня есть функция, которая преобразует столбец id в 85-битную закодированную строку: 

def convert_id(id):
    import base64 as bs
    id_str = str(id).replace("-", "") 
    return str(bs.a85encode(bytearray.fromhex(id_str)))[2:-1]

Iхотите преобразовать это, используя pandas udf, который, как сообщается, работает быстрее, чем обычный udf.

Как мне этого добиться?ТИА.

1 Ответ

0 голосов
/ 19 сентября 2018

Готово.Простая функция может помочь достичь этого: 

@pandas_udf(returnType=StringType())
def convert_id(id):
    converted = id.map(lambda x : str(bs.a85encode(bytearray.fromhex(str(x).replace("-", ""))))[2:-1])
    return converted
...