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我有以下格式的数据(RDD或Spark DataFrame):

from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)

 rdd = sc.parallelize([('X01',41,'US',3),
                       ('X01',41,'UK',1),
                       ('X01',41,'CA',2),
                       ('X02',72,'US',4),
                       ('X02',72,'UK',6),
                       ('X02',72,'CA',7),
                       ('X02',72,'XX',8)])

# convert to a Spark DataFrame                    
schema = StructType([StructField('ID', StringType(), True),
                     StructField('Age', IntegerType(), True),
                     StructField('Country', StringType(), True),
                     StructField('Score', IntegerType(), True)])

df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)

我想做的是'重塑'数据,将Country(特别是美国,英国和CA)中的某些行转换为列:

ID    Age  US  UK  CA  
'X01'  41  3   1   2  
'X02'  72  4   6   7   

从本质上讲,我需要Python的pivot工作流程:

categories = ['US', 'UK', 'CA']
new_df = df[df['Country'].isin(categories)].pivot(index = 'ID', 
                                                  columns = 'Country',
                                                  values = 'Score')

我的数据集相当大,所以我不能真正地collect()将数据摄取到内存中来进行Python本身的重塑.有没有办法 …