a.withColumn("extract_time", lit(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")))
时间: 2024-06-20 18:02:51 浏览: 13
a.withColumn("extract_time", lit(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))) 是一个 PySpark 的 DataFrame 操作,用于在 DataFrame 中添加一列名为 "extract_time" 的列,该列的值为当前时间。其中,lit() 函数用于将 Python 中的字符串转换为 Spark 中的字面量值。datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") 用于获取当前时间并将其格式化为 "%Y-%m-%d %H:%M:%S" 的字符串形式。
相关问题
new_df = new_df.select(*self.fill_empty_colums(new_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(0)) older_df = older_df.select(*self.fill_empty_colums(old_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(1)) key_column = [F.col(column_name) for column_name in key_columns]
这段代码的SQL实现如下:
```
-- 对 new_df 进行处理
WITH new_df_filled AS (
SELECT
*,
CASE WHEN col1 IS NULL THEN 'default_value' ELSE col1 END AS col1_filled,
CASE WHEN col2 IS NULL THEN 'default_value' ELSE col2 END AS col2_filled,
...,
CASE WHEN coln IS NULL THEN 'default_value' ELSE coln END AS coln_filled
FROM new_df
),
new_df_processed AS (
SELECT
col1_filled,
col2_filled,
...,
coln_filled,
0 AS row_priority
FROM new_df_filled
),
-- 对 older_df 进行处理
older_df_filled AS (
SELECT
*,
CASE WHEN col1 IS NULL THEN 'default_value' ELSE col1 END AS col1_filled,
CASE WHEN col2 IS NULL THEN 'default_value' ELSE col2 END AS col2_filled,
...,
CASE WHEN coln IS NULL THEN 'default_value' ELSE coln END AS coln_filled
FROM older_df
),
older_df_processed AS (
SELECT
col1_filled,
col2_filled,
...,
coln_filled,
1 AS row_priority
FROM older_df_filled
)
-- 合并两个DataFrame
SELECT
col1_filled,
col2_filled,
...,
coln_filled,
row_priority
FROM (
SELECT * FROM new_df_processed UNION ALL SELECT * FROM older_df_processed
) AS merged_df
WHERE (col1_filled, col2_filled, ..., coln_filled) IN (
SELECT col1_filled, col2_filled, ..., coln_filled
FROM new_df_processed
UNION
SELECT col1_filled, col2_filled, ..., coln_filled
FROM older_df_processed
WHERE NOT (col1_filled, col2_filled, ..., coln_filled) IN (
SELECT col1_filled, col2_filled, ..., coln_filled
FROM new_df_processed
)
)
```
其中,`new_df`和`older_df`分别是原始的DataFrame,`new_df_cols`和`old_df_cols`是DataFrame中的列名列表,`total`是总列数,`key_columns`是用于合并两个DataFrame的关键列。首先,对`new_df`和`older_df`分别进行处理,填充空列并添加`row_priority`列。然后,将两个DataFrame合并,并使用`WHERE`子句过滤出唯一的行。最后,选择填充后的列和`row_priority`列。需要注意的是,这段代码中的`NOT IN`子句可能会对性能产生负面影响,可以考虑使用`LEFT JOIN`和`NULL`判断来代替。
.withColumn("title_seg", hanlp_seg(lit("title")))编译报错,hanlp_seg是UDF函数
如果 `hanlp_seg` 是一个自定义的 UDF 函数,你需要先将它注册到 SparkSession 中,然后才能在 DataFrame 中使用它。以下是示例代码:
```python
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType
from pyhanlp import HanLP
# 创建一个名为 hanlp_seg 的 UDF 函数
@udf(returnType=ArrayType(StringType()))
def hanlp_seg(text):
return HanLP.segment(text).toString().split()
# 注册 hanlp_seg 函数
spark.udf.register("hanlp_seg", hanlp_seg)
# 创建一个 DataFrame 示例
df = spark.createDataFrame([(1, "这是一段中文文本"), (2, "这是另一段中文文本")], ["id", "title"])
# 使用 hanlp_seg 函数添加新列 title_seg
new_df = df.withColumn("title_seg", hanlp_seg("title"))
# 显示结果
new_df.show()
```
在上面的示例代码中,我们首先定义了一个名为 `hanlp_seg` 的 UDF 函数,它使用 HanLP 对输入的文本进行分词,并返回分词结果。然后,我们使用 `spark.udf.register` 函数将 `hanlp_seg` 函数注册到 SparkSession 中。接着,我们创建了一个 DataFrame 示例,包含两列(`id`和`title`)。最后,我们使用 `withColumn` 函数和 `hanlp_seg` 函数添加了一个名为 `title_seg` 的新列,该列包含对 `title` 列进行分词后的结果。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)