Преобразование строк тегов в двоичный векторный pyspark - PullRequest
Новая
       57

Преобразование строк тегов в двоичный векторный pyspark

0 голосов
/ 19 сентября 2019

У меня есть данные, которые выглядят так: 

| Id | ----Tags---- | some_text |
| 0  | <a><b>       | ex1       |
| 1  | <a><c>       | ex2       |
| 2  | <b><c>       | ex3       |

, и я хочу, чтобы они в конечном итоге выглядели так: 

| Id | a | b | c | some_text |
| 0  | 1 | 1 | 0 | ex1       |
| 1  | 1 | 0 | 1 | ex2       |
| 2  | 0 | 1 | 1 | ex3       |

, и я хотел бы использовать pyspark для решения,Есть идеи как подойти к этой проблеме?

1 Ответ

0 голосов
/ 19 сентября 2019

Если вы еще не знаете ожидаемые категориальные значения, вы можете использовать pyspark.sql.functions.udf для разделения и тегов в массив значений и функцию pyspark.sql.functions.explode для преобразования их в столбцы.Затем вы можете повернуть значения в столбцы: 

# required imports
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType
import re

# regex pattern to split 'tagged values'
pat = re.compile('<(.*?)>')

#udf to split string to array of values
split_f = f.udf(lambda s: pat.split(s), ArrayType(StringType()))

# sample data
df = spark.createDataFrame([(0,'<a><b>','ex1'),(1,'<a><c>','ex2')], ['Id', '---Tags---', 'some_text'])

+---+----------+---------+
| Id|---Tags---|some_text|
+---+----------+---------+
|  0|    <a><b>|      ex1|
|  1|    <a><c>|      ex2|
+---+----------+---------+

df.withColumn('exploded', 
   F.explode(split_f(F.col('---Tags---'))))
  .groupby('Id').pivot('exploded').count().na.fill(0).show()

+---+---+---+---+
| Id|  a|  b|  c|
+---+---+---+---+
|  0|  1|  1|  0|
|  1|  1|  0|  1|
+---+---+---+---+
...