У меня есть датафрейм в Pyspark как:
listA = [(1,'AAA','USA'),(2,'XXX','CHN'),(3,'KKK','USA'),(4,'PPP','USA'),(5,'EEE','USA'),(5,'HHH','THA')]
df = spark.createDataFrame(listA, ['id', 'name','country'])
, и я создал словарь как:
thedict={"USA":"WASHINGTON","CHN":"BEIJING","DEFAULT":"KEY NOT FOUND"}
, а затем я создал UDF, чтобы получить соответствующие значения ключа изсловарь.
def my_func(letter):
if(thedict.get(letter) !=None):
return thedict.get(letter)
else:
return thedict.get("DEFAULT")
Я получаю ниже ошибку при попытке вызвать функцию как:
df.withColumn('CAPITAL',my_func(df.country))
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/hdp/current/spark2-client/python/pyspark/sql/dataframe.py", line 1848, in withColumn
assert isinstance(col, Column), "col should be Column"
AssertionError: col should be Column
В то время как если я встроил его с помощью pyspark.sql.functions, он работает нормально.
from pyspark.sql.functions import col, udf
udfdict = udf(my_func,StringType())
df.withColumn('CAPITAL',udfdict(df.country)).show()
+---+----+-------+-------------+
| id|name|country| CAPITAL|
+---+----+-------+-------------+
| 1| AAA| USA| WASHINGTON|
| 2| XXX| CHN| BEIJING|
| 3| KKK| USA| WASHINGTON|
| 4| PPP| USA| WASHINGTON|
| 5| EEE| USA| WASHINGTON|
| 5| HHH| THA|KEY NOT FOUND|
+---+----+-------+-------------+
Я не мог понять, в чем разница между этими двумя вызовами?