Проблема в использовании содержит и UDF в Pyspark: AttributeError: у объекта 'NoneType' нет атрибута 'lower' - PullRequest
Новая
       65

Проблема в использовании содержит и UDF в Pyspark: AttributeError: у объекта 'NoneType' нет атрибута 'lower'

0 голосов
/ 24 февраля 2020

У меня есть 2 Dataframe, df1 и df2:

df1: 

+-------------------+----------+------------+
|         df1.name  |df1.state | df1.pincode|
+-------------------+----------+------------+
|  CYBEX INTERNATION| HOUSTON  | 00530      |
|        FLUID POWER| MEDWAY   | 02053      |
|   REFINERY SYSTEMS| FRANCE   | 072234     |
|    K N ENTERPRISES| MUMBAI   | 100010     |
+-------------------+----------+------------+

df2: 

+--------------------+------------+------------+
|           df2.name |df2.state   | df2.pincode|
+--------------------+------------+------------+
|FLUID POWER PVT LTD | MEDWAY     | 02053      |
|  CYBEX INTERNATION | HOUSTON    | 02356      |
|REFINERY SYSTEMS LTD| MUMBAI     | 072234     |
+--------------------+------------+------------+

Моя работа заключается в проверке данных в df1 присутствует в df2, если он действительно validate = 1 else validate = 0. Теперь я выполняю некоторую операцию соединения с условием, состоянием и Pincode, и для сравнения строк я сначала преобразовываю строку в нижний регистр, сортируя и используя Python Соответствие последовательности. Ожидаемый вывод: 

+-------------------+-------------------+----------+------------+------------+
|           df1.name|df2.name           |df1.state | df1.pincode|  Validated |
+-------------------+-------------------+----------+------------+------------+
|  CYBEX INTERNATION| NULL              |HOUSTON   | 00530      |     0      |
|        FLUID POWER|FLUID POWER PVT LTD|MEDWAY    | 02053      |     1      |
|   REFINERY SYSTEMS| NULL              |FRANCE    | 072234     |     0      |
|    K N ENTERPRISES| NULL              |MUMBAI    | 100010     |     0      |
+-------------------+-------------------+----------+------------+------------+

У меня есть мой код: 

from pyspark.sql.types import *
from difflib import SequenceMatcher
from pyspark.sql.functions import col,when,lit,udf

contains = udf(lambda s, q: SequenceMatcher(None,"".join(sorted(s.lower())), "".join(sorted(q.lower()))).ratio()>=0.9, BooleanType())
join_condition = ((col("df1.pincode") == col("df2.pincode")) & (col("df1.state") == col("df2.state")))
result_df = df1.alias("df1").join(df2.alias("df2"), join_condition , "left").where(contains(col("df1.name"), col("df2.name")))
result = result_df.select("df1.*",when(col("df2.name").isNotNull(), lit(1)).otherwise(lit(0)).alias("validated"))
result.show()

Но вывод дает мне AttributeError: У объекта 'NoneType' нет атрибута 'lower' Я знаю, что столбец с несопоставленными значениями равен Null, поэтому s.lower () и p.lower () не работают, но как решить эту проблему. Я хочу, чтобы только это условие содержалось, чтобы выполнить процесс фильтрации.

Кроме того, мне нужно иметь столбец df2.name в результате, для которого я даю имена столбцов в списке: 

cols = ["df1.name","df2.name","df1.state","df1.pincode"]
result = result_df.select(*cols,when(col("df2.name").isNotNull(), lit(1)).otherwise(lit(0)).alias("validated"))

Но снова я получаю сообщение об ошибке: SyntaxError: только именованные аргументы могут следовать * выражение

Любая помощь будет оценена. Спасибо.

1 Ответ

0 голосов
/ 24 февраля 2020

в вашем UDF, вы используете метод .lower. Этот метод является методом str объектов. По-видимому, в вашем Dataframe у вас есть где-то в df1.name или df2.name некоторые None значения.

Замените ваш текущий UDF на что-то вроде этого для обработки None: 

contains = udf(
    lambda s, q: SequenceMatcher(
        None,
        "".join(sorted((s or "").lower())), 
        "".join(sorted((q or "").lower()))
    ).ratio()>=0.9, BooleanType()
)
...