structName.fieldName
时间: 2024-10-17 20:07:20 浏览: 2
在编程中,特别是像C++、C#或者MATLAB等语言中,`structName.fieldName`是一个常见的语法结构。`structName`代表一个结构体(Structure)的名称,它是自定义的数据类型,包含了多个成员变量(fields),每个成员变量都有自己的名字,如`fieldName`。通过这个语法,你可以访问结构体内的某个特定字段,并获取或修改该字段的值。
举个例子,在C++中,假设我们有这样一个名为`Person`的结构体,它有两个字段`name`和`age`:
```cpp
struct Person {
std::string name;
int age;
};
// 创建一个Person对象并访问其字段
Person p;
p.name = "Alice"; // 设置name字段的值
std::cout << p.name; // 输出"Alice"
```
在MATLAB中,结构体的操作类似:
```matlab
myStruct = struct('name', 'Bob', 'age', 25); % 创建一个Person-like结构体
disp(myStruct.name) % 显示"name"字段的值
```
总之,`structName.fieldName`允许程序员对复杂数据类型的内部细节进行操作。
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解释这段代码 def dropNullAndDropDuplicates(spark: SparkSession, df: DataFrame, schema: StructType, dropKeys: Seq[String], duplicateKeys: Array[String]): (LongAccumulator, LongAccumulator, LongAccumulator, DataFrame) = { val schemaFieldNames: Array[String] = schema.fieldNames if (dropKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_)) || duplicateKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_))) { return (null, null, null, null) } val lineCount: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("lineCount") val trash: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("trash") val duplicate: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("duplicate") val df1: DataFrame = df.select( df.columns.map(name => col(name).as(name.trim.toLowerCase)): _* ) val df1FieldNames: Array[String] = df1.schema.fieldNames val df2: DataFrame = { var tmp: DataFrame = df1 schema.fieldNames.filterNot(df1FieldNames.contains).foreach( fieldName => tmp = tmp.withColumn(fieldName, lit(literal = null)) ) tmp.select( schema.fields .map(structField => tmp.col(structField.name).cast(structField.dataType)): _* ) }.withColumn(colName = "index", monotonically_increasing_id()) val df3: DataFrame = df2.filter(row => { lineCount.add(1) if (dropKeys.exists(key => row.get(row.fieldIndex(key)) == null)) { trash.add(1) false } else { true } }) val df4: DataFrame = df3.groupByKey(row => duplicateKeys.map(key => row.get(row.fieldIndex(key)).toString).mkString("-") )(Encoders.STRING).reduceGroups((row1, row2) => { duplicate.add(1) val defect1 = row1.toSeq.count(_ == null) val defect2 = row2.toSeq.count(_ == null) if (defect1 < defect2) row1 else if (defect1 > defect2) row2 else if (row1.getLong(row1.fieldIndex(name = "index")) > row2.getLong(row1.fieldIndex(name = "index"))) row1 else row2 }).map(_._2)(RowEncoder(df3.schema)) .toDF .drop("index") (lineCount, trash, duplicate, df4) }
这段代码是一个函数,用于去除 DataFrame 中的空值和重复值。函数接受 SparkSession、DataFrame、StructType、Seq[String] 和 Array[String] 五个参数,返回一个元组,包含三个 LongAccumulator 和一个 DataFrame。具体实现过程为:先判断传入的 dropKeys 和 duplicateKeys 是否在 StructType 中存在,如果不存在则返回 null;然后将 DataFrame 中的列名转换为小写并去除空格,再根据 StructType 中的字段补充缺失的列并转换数据类型,最后根据传入的 dropKeys 去除空值行,根据传入的 duplicateKeys 去除重复行,并记录行数、空值行数和重复行数。
name 'StructField' is not defined
这个错误通常是由于缺少必要的库或模块导致的。在这种情况下,需要确保正确导入了所需的库或模块。在这里,我们需要导入pyspark.sql.types中的StructType和StructField。以下是一个示例代码,演示如何使用这些类型:
```python
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType
# 定义一个schema
schema = StructType([
StructField("person_name", StringType(), False),
StructField("age", StringType(), False),
StructField("gender", StringType(), False)
])
# 打印schema
print(schema)
```
如果你仍然遇到这个错误,请确保你已经正确安装了pyspark,并且在你的代码中正确导入了所需的库和模块。
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