将数据框列和外部列表传递给withColumn下的udf

Question

我有一个具有以下结构的Spark数据帧.bodyText_token具有标记(处理/单词集).我有一个已定义关键字的嵌套列表

root
 |-- id: string (nullable = true)
 |-- body: string (nullable = true)
 |-- bodyText_token: array (nullable = true)

keyword_list=['union','workers','strike','pay','rally','free','immigration',],
['farmer','plants','fruits','workers'],['outside','field','party','clothes','fashions']]

我需要检查每个关键字列表下有多少令牌,并将结果添加为现有数据帧的新列.例如:如果tokens =["become", "farmer","rally","workers","student"] 结果是 - > [1,2,0]

以下功能按预期工作.

def label_maker_topic(tokens,topic_words):
    twt_list = []
    for i in range(0, len(topic_words)):
        count = 0
        #print(topic_words[i])
        for tkn in tokens:
            if tkn in topic_words[i]:
                count += 1
        twt_list.append(count)

    return twt_list

我在withColumn下使用了udf来访问该函数,但是我收到了一个错误.我认为这是关于将外部列表传递给udf.有没有办法可以将外部列表和datafram列传递给udf并向我的数据帧添加新列？

topicWord = udf(label_maker_topic,StringType())
myDF=myDF.withColumn("topic_word_count",topicWord(myDF.bodyText_token,keyword_list))

Answer 1

最干净的解决方案是使用闭包传递其他参数:

def make_topic_word(topic_words):
     return udf(lambda c: label_maker_topic(c, topic_words))

df = sc.parallelize([(["union"], )]).toDF(["tokens"])

(df.withColumn("topics", make_topic_word(keyword_list)(col("tokens")))
    .show())

这不需要keyword_list对UDF 进行任何更改或使用UDF 进行更改.您还可以使用此方法传递任意对象.这可以用于传递例如sets用于有效查找的列表.

如果您想使用当前的UDF并topic_words直接传递,则必须先将其转换为列文字:

from pyspark.sql.functions import array, lit

ks_lit = array(*[array(*[lit(k) for k in ks]) for ks in keyword_list])
df.withColumn("ad", topicWord(col("tokens"), ks_lit)).show()

根据您的数据和要求,可以使用替代的,更有效的解决方案,这些解决方案不需要UDF(爆炸+聚合+折叠)或查找(散列+矢量操作).

Answer 2

以下工作正常可以将任何外部参数传递给UDF(一个经过调整的代码来帮助任何人)

topicWord=udf(lambda tkn: label_maker_topic(tkn,topic_words),StringType())
myDF=myDF.withColumn("topic_word_count",topicWord(myDF.bodyText_token))