pyspark如何把df一行里多个字段的数据 转移到新的df里用一个字段以多行的形式存储
时间: 2024-12-18 21:18:01 浏览: 5
Python从多路径多Excel表中获取数据并存入新表.zip
在Pyspark中,如果你想要将一个DataFrame (`df`) 中的一行多列数据转换成新的一行,其中某个字段(比如`new_column`)以多行的形式存储,你可以利用`explode`函数或者`pivot`操作。这里我们先看`explode`的例子:
```python
from pyspark.sql.functions import explode, struct
# 假设df有一个包含嵌套结构的字段,如:struct('field1', 'field2')
df_with_nested_fields = df.selectExpr("explode(struct(field1, field2)) as nested_data")
# 现在nested_data是一个包含原始行每一对对应值的新DataFrame
nested_df = df_with_nested_fields.withColumnRenamed('nested_data', 'data')
# 如果你想把每一项都放到一个新的row中,可以进一步处理:
flat_df = nested_df.select('...', 'data.*').dropDuplicates(['...']) # 把需要保留的其他列也包括进来,并去重
flat_df.show()
```
在这个例子中,`explode`函数会将嵌套字段拆分为单独的行。
如果数据是以键值对的形式存储在某一列中,例如JSON格式,那么`pivot`或`json_tuple`函数可能会更合适,具体取决于你的数据结构。
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