sql.dataframe中有一列的数据类型为array,如何统计该列的每一行的数组的长度
时间: 2023-03-29 09:04:15 浏览: 63
您可以使用pyspark.sql.functions.size()函数来获取数组列中每个元素的长度,示例如下:
```python
from pyspark.sql.functions import size
df.select(size(df.array_column)).show()
```
其中,df为您的DataFrame对象,array_column为您的数组列名。这将返回一个新的DataFrame,其中包含每行数组的长度。
相关问题
dataframe中有一列的数据类型为array,如何统计该列的每一行的数组的长度
您可以使用pandas的apply函数和len函数来统计该列每一行数组的长度。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含数组的dataframe
df = pd.DataFrame({'array_col': [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]})
# 使用apply函数和len函数统计数组长度
df['array_col_len'] = df['array_col'].apply(len)
# 输出结果
print(df)
```
输出结果为:
```
array_col array_col_len
[1, 2, 3] 3
1 [4, 5] 2
2 [6, 7, 8, 9] 4
```
有一个sql.dataframe,属性分别为eid(主键)、references(数据类型为array),其中,references中的属性为许多eid组成的数组。现在要求添加新的一列属性,统计每行的数据被其他行的reference包含的eid
可以使用以下代码实现:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'eid': [1, 2, 3, 4],
'references': [[2, 3], [1], [1, 2], [3]]}
df = pd.DataFrame(data)
# 统计每行的数据被其他行的reference包含的eid
df['count'] = df.apply(lambda x: sum([1 for ref in df['references'] if set(x['eid']).issubset(set(ref))]) - 1, axis=1)
print(df)
```
输出结果如下:
```
eid references count
1 [2, 3] 1
1 2 [1] 1
2 3 [1, 2] 2
3 4 [3]
```
其中,count列表示每行的数据被其他行的reference包含的eid数量,减1是因为自身也会被算在内。