Конкатенация колонок в DataFrame через Spark SQL

Быстрый ответ

Для слияния колонок в DataFrame Apache Spark используйте функцию concat из пакета pyspark.sql.functions. Вот пример использования этой функции:

from pyspark.sql.functions import concat, col

# Предположим, что в DataFrame 'df' существуют колонки 'FirstName' и 'LastName'
df.select(concat(col("FirstName"), col("LastName")).alias("FullName")).show()

В результате будет создана новая колонка "FullName", в которой значения "FirstName" и "LastName" объединены. Одним словом, мы создали "звездный дуэт" в нашем DataFrame!

Учет разделителей

Если вы хотите добавить пробел между значениями, пользуйтесь функцией concat_ws. Здесь ws означает "with separator" (с разделителем):

from pyspark.sql.functions import concat_ws, col

# Слияние с использованием пробела в качестве разделителя
df.select(concat_ws(" ", col("FirstName"), col("LastName")).alias("FullName")).show()

Символ пробела хорошо соединяет колонки, и это знает каждый, кто имел дело с ASCII-кодом 32!

Работа с NULL: не позволяйте отсутствующим значениям испортить ваш процесс

Данные не всегда бывают полными и могут содержать null. Естественно, вы не хотите игнорировать этот факт, не так ли? Чтобы правильно объединить колонки, используйте функцию coalesce или оцените условия с помощью when и otherwise:

from pyspark.sql.functions import coalesce, lit

df.withColumn("FullName", concat(coalesce(col("FirstName"), lit("")), coalesce(col("LastName"), lit(""))))

Null-значения преобразуются в пустые строки. Вот так решается проблема отсутствующих данных!

Определение пользовательской функции: когда вам не хватает встроенных функций

Если стандартных функций оказывается недостаточно, можно создать пользовательскую функцию (User Defined Function, UDF):

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType

def custom_concat(a, b):
    # Здесь вы можете определить свою логику
    return a.strip() + " " + b.strip()

concat_udf = udf(custom_concat, StringType())

df.withColumn("FullName", concat_udf(col("FirstName"), col("LastName")))

Поздравляю! Вы взяли инициативу в свои руки (или, лучше сказать, в свою функцию)!

Визуализация

Представьте колонки вашего DataFrame как бусы, нанизанные на нитку:

Колонка A (FirstName): [John, Jane, Mike]
Колонка B (LastName): [Doe, Roe, Pike]

После слияния получится:

Результат (FullName): [JohnDoe, JaneRoe, MikePike]

Или, если выразиться кодом:

df.withColumn("FullName", concat(col("FirstName"), col("LastName")))

Результат: ⚡ Нам удалось успешно объединить 'FirstName' и 'LastName' в одну колонку 'FullName'!

Погружение в объединение в Spark

Использование selectExpr для упрощения кода

Этот подход позволяет использовать SQL-выражения для оптимизации вашего кода:

df.selectExpr("concat(FirstName, LastName) as FullName").show()

Таким образом, вы сокращаете количество кода, и ваш ответ на Stack Overflow становится лаконичнее!

Прямые SQL-запросы: новые приемы в старом SQL

Кто сказал, что в SQL нет места новшествам?

df.createOrReplaceTempView("people")
spark.sql("SELECT CONCAT(FirstName, LastName) AS FullName FROM people").show()

Вы можете писать SQL запросы прямо на Python, и, возможно, мы только что изобрели PySQL!

Интерполяция строк с помощью ||

Хитрость для объединения строковых столбцов:

df.selectExpr("FirstName || LastName as FullName").show()

Кто бы мог подумать, что пара вертикальных линий (||) могут служить склейкой в SQL!

Полезные материалы

1. Spark SQL, Built-in Functions – официальная документация по функциям DataFrame в Apache Spark.
2. python – How to change dataframe column names in PySpark? – Stack Overflow – здесь можно найти множество полезных советов о трансформациях DataFrame, в том числе и о манипуляциях со столбцами в PySpark.
3. Medium – подробный обзор работы с функциями столбцов в Apache Spark.
4. Advanced Apache Spark Training – Sameer Farooqui (Databricks) – бесплатное видео, полный курс по освоению Apache Spark продолжительностью восемь часов.
5. [[SPARK-26021]](https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-26021) – задача в JIRA, актуальная для поведения функций в Apache Spark, отражает текущие тенденции развития в сфере открытого исходного кода.