PySpark布尔数据透视

Question

我有一些数据模仿以下结构：

rdd = sc.parallelize(
    [
        (0,1), 
        (0,5), 
        (0,3), 
        (1,2), 
        (1,3), 
        (2,6)
    ]
)

df_data = sqlContext.createDataFrame(rdd, ["group","value"])

df_data.show()

+-----+-----+
|group|value|
+-----+-----+
|    0|    1|
|    0|    5|
|    0|    3|
|    1|    2|
|    1|    3|
|    2|    6|
+-----+-----+

我想做的是按组透视此数据，以显示“值”值的存在，如下所示：

+-----+-------+-------+-------+-------+-------+
|group|value_1|value_2|value_3|value_5|value_6|
+-----+-------+-------+-------+-------+-------+
|    0|   true|  false|   true|   true|  false|
|    1|  false|   true|   true|  false|  false|
|    2|  false|  false|  false|  false|   true|
+-----+-------+-------+-------+-------+-------+

我有什么办法可以用PySpark做到这一点吗？

我尝试了groupby / pivot / agg的组合，但未成功。

Answer 1

这是一种方法：

import pyspark.sql.functions as F

(df_data.withColumn('value', F.concat(F.lit('value_'), df_data.value))
        .groupBy('group').pivot('value').agg(F.count('*').isNotNull())
        .na.fill(False).show())

+-----+-------+-------+-------+-------+-------+
|group|value_1|value_2|value_3|value_5|value_6|
+-----+-------+-------+-------+-------+-------+
|    0|   true|  false|   true|   true|  false|
|    1|  false|   true|   true|  false|  false|
|    2|  false|  false|  false|  false|   true|
+-----+-------+-------+-------+-------+-------+

Answer 2

@Psidom的答案仅适用于Spark 2.3及更高版本，因为先前版本pyspark.sql.DataFrameNaFunctions不支持bool。

这是我在Spark 2.1中运行该代码时得到的：

import pyspark.sql.functions as F

(df_data.withColumn('value', F.concat(F.lit('value_'), df_data.value))
        .groupBy('group').pivot('value').agg(F.count('*').isNotNull())
        .na.fill(False).show())
#+-----+-------+-------+-------+-------+-------+
#|group|value_1|value_2|value_3|value_5|value_6|
#+-----+-------+-------+-------+-------+-------+
#|    0|   true|   null|   true|   true|   null|
#|    1|   null|   true|   true|   null|   null|
#|    2|   null|   null|   null|   null|   true|
#+-----+-------+-------+-------+-------+-------+

这是适用于Spark 2.2及更低版本的替代解决方案：

# first pivot and fill nulls with 0
df = df_data.groupBy('group').pivot('value').count().na.fill(0)
df.show()
#+-----+---+---+---+---+---+
#|group|  1|  2|  3|  5|  6|
#+-----+---+---+---+---+---+
#|    0|  1|  0|  1|  1|  0|
#|    1|  0|  1|  1|  0|  0|
#|    2|  0|  0|  0|  0|  1|
#+-----+---+---+---+---+---+

现在使用select重命名列并将值从强制转换int为bool：

df.select(
    *[F.col(c) if c == 'group' else F.col(c).cast('boolean').alias('value_'+c) 
      for c in df.columns]
).show()
+-----+-------+-------+-------+-------+-------+
|group|value_1|value_2|value_3|value_5|value_6|
+-----+-------+-------+-------+-------+-------+
|    0|   true|  false|   true|   true|  false|
|    1|  false|   true|   true|  false|  false|
|    2|  false|  false|  false|  false|   true|
+-----+-------+-------+-------+-------+-------+