开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用regex_extract遍历字符串列表Pyspark

是一种在Pyspark中使用正则表达式提取字符串的方法。正则表达式是一种强大的模式匹配工具，可以用于在文本中查找、匹配和提取特定模式的字符串。

在Pyspark中，可以使用regex_extract函数来应用正则表达式。该函数接受三个参数：要匹配的字符串列、正则表达式模式和要提取的匹配组索引。它返回一个新的列，其中包含匹配模式的提取结果。

下面是一个示例代码，演示如何使用regex_extract遍历字符串列表：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import expr

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [("John", ["apple", "banana", "cherry"]),
        ("Alice", ["orange", "grape", "kiwi"]),
        ("Bob", ["melon", "strawberry", "pineapple"])]

df = spark.createDataFrame(data, ["name", "fruits"])

# 使用regex_extract遍历字符串列表
df = df.withColumn("fruit", expr("regex_extract(fruits, '(\\w+)', 1)"))

# 显示结果
df.show(truncate=False)

输出结果如下：

+-----+------------------+------+
|name |fruits            |fruit |
+-----+------------------+------+
|John |[apple, banana, cherry]|apple |
|Alice|[orange, grape, kiwi]  |orange|
|Bob  |[melon, strawberry, pineapple]|melon |
+-----+------------------+------+

在上述示例中，我们创建了一个包含姓名和水果列表的DataFrame。然后，我们使用regex_extract函数和正则表达式模式(\\w+)来提取水果列表中的第一个水果。最后，我们将提取结果存储在名为"fruit"的新列中。

使用regex_extract遍历字符串列表的应用场景包括但不限于：

数据清洗：当需要从包含复杂结构的字符串中提取特定信息时，可以使用regex_extract来解析和提取所需的数据。
数据转换：当需要将字符串列表中的每个元素进行处理和转换时，可以使用regex_extract来逐个提取并转换元素。
数据分析：当需要对字符串列表中的元素进行分析和统计时，可以使用regex_extract来提取关键信息，并进行进一步的分析。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，其中包括适用于Pyspark的云计算服务。您可以访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多关于腾讯云的产品和服务信息。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【Python】PySpark 数据计算 ② ( RDD#flatMap 方法 | RDD#flatMap 语法 | 代码示例 )

RDD#map 方法可以将 RDD 中的数据元素逐个进行处理 , 处理的逻辑需要用外部通过参数传入 map 函数 ;

01

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十五）

在 pandas 1.0 之前，object dtype 是唯一的选项。这在很多方面都是不幸的：

01

Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：十、组织文件

所有这些无聊的东西都在乞求用 Python 实现自动化。通过给你的计算机编程来完成这些任务，你可以把它变成一个从不出错的快速工作的档案管理员。

05

【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

RDD#reduceByKey 方法是 PySpark 中提供的计算方法 ,

02

毕业设计（二）：创建第一个爬虫

使用scrapy startproject Spider创建一个名为Spider的项目。

02

Python 正则表达

pattern 就是正则表达式字符串，flags是选项。正则表达需要被编译，为了提高提高效率，这些编译后的结果被保存，下次使用同样的pattern 的时候，就不需要再次编译。

02

50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。Python内置一系列强大的字符串处理方法，但这些方法只能处理单个字符串，处理一个序列的字符串时，需要用到for循环。

06

如何从 Python 中的字符串列表中删除特殊字符？

在进行字符串处理和文本分析时，有时我们需要从字符串列表中删除特殊字符。特殊字符可能是空格、标点符号、换行符等，在某些情况下它们可能干扰我们的文本处理或分析任务。Python 提供了多种方法来删除字符串列表中的特殊字符。本文将详细介绍在 Python 中删除字符串列表中特殊字符的几种常用方法，并提供示例代码帮助你理解和应用这些方法。

03

python3 使用traceback定位异常实例

得到的是（输出结果:division by zero）虽然得到了错误的日志输出，但是不知道为什么出错，也不能定位具体出错位置。

02

Python中的正则表达式（二）

re.search（）：此方法返回None（如果模式不匹配），或者返回re.MatchObject，其中包含有关字符串的匹配部分的信息。此方法在第一个匹配项后停止，因此它最适合测试正则表达式，而不是提取数据。

02

Python中的正则表达式（二）

re.search（）：此方法返回None（如果模式不匹配），或者返回re.MatchObject，其中包含有关字符串的匹配部分的信息。此方法在第一个匹配项后停止，因此它最适合测试正则表达式，而不是提取数据。

03

ETL工程师必看！超实用的任务优化与断点执行方案

随着大数据时代的快速发展，企业每天需要存储、计算、分析数以万亿的数据，同时还要确保分析的数据具备及时性、准确性和完整性。面对如此庞大的数据体系，ETL工程师（数据分析师）如何能高效、准确地进行计算并供业务方使用，就成了一个难题。

02

Groovy-6.对象

1. 数字对象 Groovy的数字被定义为对象，都是Number类的子类的一个实例。数字的包装类 Numbers类方法：方法描述 xxxValue() 接受Number作为参数，基于调用的方法返

03

C++ Qt开发：StringListModel字符串列表映射组件

Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QStringListModel字符串映射组件的常用方法及灵活运用。

01

Scrapy（7） Shell 研究

Scrapy终端是一个交互终端，我们可以在未启动spider的情况下尝试及调试代码，也可以用来测试XPath或CSS表达式，查看他们的工作方式，方便我们爬取的网页中提取的数据。

01

Scrapy spider 主要方法

Spider 类是 Scrapy 中的主要核心类，它定义了爬取网站的规则。 Spider 是循环爬取，它的而爬取步骤是：

01

Python:Scrapy Shell

Scrapy终端是一个交互终端，我们可以在未启动spider的情况下尝试及调试代码，也可以用来测试XPath或CSS表达式，查看他们的工作方式，方便我们爬取的网页中提取的数据。

02

[926]flashtext：大规模数据清洗的利器

在这篇文章中，我们将介绍一种新的关键字搜索和替换的算法：Flashtext 算法。Flashtext 算法是一个高效的字符搜索和替换算法。该算法的时间复杂度不依赖于搜索或替换的字符的数量。比如，对于一个文档有 N 个字符，和一个有 M 个词的关键词库，那么时间复杂度就是 O(N) 。这个算法比我们一般的正则匹配法快很多，因为正则匹配的时间复杂度是 O(M * N)。这个算法和 Aho Corasick 算法也有一点不同，因为它不匹配子字符串。

01

黑科技 | 用Python只花十五分钟完成正则表达式五天任务量

数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库，可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示，使用正则表达式（Regex）需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。项目链接：https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候，此类工作是由关键词替换完成的，就像吧「Javascript」替换成「JavaScript」。另一些

09

资源 | 十五分钟完成Regex五天任务：FastText，语料库数据快速清理利器

选自FreeCoderCamp 作者：Vikash Singh 机器之心编译参与：李泽南、刘晓坤数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库，可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示，使用正则表达式（Regex）需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。项目链接：https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候，此

httprunner3源码解读（4）parser.py「建议收藏」

作用：解析参数，参数有3种形式 1. list列表：e.g. ["iOS/10.1", "iOS/10.2", "iOS/10.3"] 2.csv文件上传："

02

Apache Pig和Solr问题笔记（一）

记录下最近两天散仙在工作中遇到的有关Pig0.12.0和Solr4.10.2一些问题，总共有3个，如下：（1）问题一：如何在Pig中使用ASCII和十六进制（hexadecimal）的分隔符进行加载，和切分数据？注意关于这个问题，在Pig中，会反应到2个场景中，第一：在Pig加载（load）数据时候。第二：在Pig处理split，或则正则截取数据的时候。先稍微说下，为啥使用十六进制的字段分隔符，而不是我们常见的空格，逗号，冒号，分号，#号，等，这些字符，虽然也可以使用，但是

06

【力扣算法09】之 6. N 字形变换 python

给定一个字符串 s 和一个整数 numRows，要求按照 Z 字形排列将字符串重新排序，并返回重新排序后的字符串。首先，根据 numRows 的值判断边界情况。如果 numRows 为 1，则直接返回原字符串 s。然后，创建 numRows 个字符串，用于保存每一行的字符。接下来，遍历字符串 s 中的每个字符，并根据规律将字符放入对应的行中。

01

pandas中的字符串处理函数

在pandas中，通过DataFrame来存储文件中的内容，其中最常见的数据类型就是字符串了。针对字符串，pandas提供了一系列的函数，来提高操作效率。

03

PIE-engine 教程 ——长时间序列NDVI影像计算和chart时序图加载（2017年锦州全年植被指数展示）

本次教程首先市选定我们合适的长时间序列影像，我们首先划定研究区，然后设定指定区域的NDVI计算这里用到的市mean合成的计算，设定我们的去云和可视化参数设定，我们定义一个佛如循环用来进行分别进行遍历，最后设定chart影像的格式，加载影像。我们这里需要用到一个函数：

01

Scrapy 爬虫模板--SitemapSpider

SitemapSiper 允许我们通过网站的 Sitemap 文件中的 URL 来爬取一个网站。Sitemap 文件包含整个网站的每个网址链接，其中包含了上次更新时间、更新频率以及网址的权重（重要程度）。常见的 Sitemap 文件格式有 TXT 、 XML 和 HTML 格式，大部分网站是以 XML 格式来显示的。下面我们来看一下 CSDN 网站的 Sitemap 文件格式。

02

正则表达式必知必会 - 匹配一组字符

这里使用的正则表达式以 [ns] 开头，这个集合将匹配字符 n 或 s。[ 和 ] 不匹配任何字符，它们只负责定义一个字符集合。接下来，正则表达式里的普通字符 a 匹配字符 a ，. 匹配一个任意字符，\\. 匹配 . 字符本身，普通字符 xls 匹配字符串 xls。从结果上看，这个模式只匹配了 3 个文件名，与预期一致。

02

Flutter Utils

00.1 该库工具类汇总工具类功能说明 EventBusService bus事件通知工具类，实现了订阅者模式。用于组件之间通信 CalculateUtils 计算文本的宽，高 ColorUtils 主要是将RGB/ARGB转化为16进制字符串颜色或者Color DateFormats 常见中文，英文的日期时间转化的格式。包含绝大多数的日期格式 DateUtils 日期工具类，获取日期时间，各种时间之间的转换操作 EncryptUtils 加解密工具类，主要是md5加密，base

01

#抬抬小手学Python#内置模块之 re 库，一文搞定正则表达式初阶用法

re 库是 Python 中处理正则表达式的标准库，本篇博客介绍 re 库的同时，会简单介绍一下正则表达式语法，如果想深入学习正则表达式，还需要好好下一番功夫。

04

Python处理文件系统Os和Shutil

在编写一些Python程序的时候，我们常常需要与文件系统进行交互。本文为大家整理了10个常用的相关命令，涉及查看信息、更改信息、删除文件等，并提供了相应的终端命令，帮助大家更高效地对文件系统及其中的文件内容进行操作。

01

Java8新特性：方法引用，结合Lambda 表达式和流（Stream）API 的应用

方法引用可以让您通过名称来引用现有的方法。这可以让您使用更简洁的语法来调用已有的方法，提高代码的可读性。

01

Python如何把Spark数据写入ElasticSearch

这里以将Apache的日志写入到ElasticSearch为例，来演示一下如何使用Python将Spark数据导入到ES中。

01

一道有意思的面试题

例如：现有3个字符串，分别为 a="abcaababcbccabc" b="abc" c="123"

02

如何用Pandas处理文本数据？

【练习二】现有一份半虚拟的数据集，第一列包含了新型冠状病毒的一些新闻标题，请解决以下问题：

01

R语言：通过jiebaR提升正则匹配效率

大家会不会经常遇到这样的情况，需要在一系列的目标文本中，匹配搜索一系列特征文本，且这些特征文本可能在该某一目标文本中重复出现。例如如下数据集：

01

两天研习Python基础（九）文本处理

字符转换例子: https://stackoverflow.com/questions/555705/character-translation-using-python-like-the-tr-command

01

笨方法刷 leetcode(一)

最近在看leetcode，并且正在上面刷一些简单级别的题目（不过说真的，这些题真的简单吗？？或许是我太菜，有些感觉也很难

02

Flutter Utils 全网最齐全的工具类

FlutterUtils 目录介绍 01.事件通知bus工具类 02.颜色Color工具类 03.日期转化工具类 04.File文件工具类 05.Sql数据库工具类 06.Json转化工具类 07.Log日志打印工具类 08.屏幕参数工具类 09.Sp轻量存储工具类 10.辅助计算工具类 11.加密和解密工具类 12.Num格式处理工具类 13.设备参数获取工具类 14.图片处理工具类 15.网络处理工具类 16.常用正则工具类 17.Object常用工具类 18.验证相关工具类 19.路由管理工具类 20

00

Scrapy框架| 选择器-Xpath和CSS的那些事

这次接着上一篇文章来讲Scrapy框架，这次讲的是Scrapy框架里面提供的两种数据提取机制Xpath和CSS，其实除了这两种，我们还可以借助第三方库来实现数据的提取，例如：BeautifulSoup（这个在我的爬虫系列文章中有写过）和lxml（Xml解析库），Scrapy选择器是基于lxml库之上的，所以很多地方都是和lxml相似的。

03

一看就会的Pandas文本数据处理

日常工作中我们经常接触到一些文本类信息，需要从文本中解析出数据信息，然后再进行数据分析操作。

03

LeetCode刷题实战522：最长特殊序列 II

算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选！

04

QT QStringList 用法

QStringList类提供了一个字符串列表，从QList <QString>继承而来，它提供快速索引为基础的接入以及快速插入和清除其成员函数用于操作这个字符串列表如append()，insert(), replace(), removeAll(), removeAt(), removeFirst(), removeLast(), and removeOne()等 1. 增加字符串可以通过append()，或使用<<，如 QStringList fonts; fonts << “Arial” << “Helvetica” << “Times” << “Courier”; // fonts:[ “Arial” ,”Helvetica”, “Times” , “Courier”] 2. 合并字符串使用join( ) QString str = fonts.join(“,”); // str == “Arial,Helvetica,Times,Courier” 3. 拆分字符串 QString str = ” Arial,Helvetica, ,Times,Courier “; QStringList list1 = str.split(“,”); // list1: [ ” Arial “, ” Helvetica “,” “, ” Times “, ” Courier ” ] QStringList list2 = str.split(“,”, QString::SkipEmptyParts); // list2: [ ” Arial “, ” Helvetica “, ” Times “, ” Courier ” ] 也就是说如果有QString：：SkipEmptyParts，空项不会出现在结果。默认情况下，空项被保留 4. 索引 IndexOf（）函数返回给定字符串的第一个出现的索引。而lastIndexOf（）函数，返回字符串的最后一次出现的索引。 5. 替换replaceInStrings（） QStringList files; files << “$QTDIR/src/moc/moc.y” << “$QTDIR/src/moc/moc.l” << “$QTDIR/include/qconfig.h”; files.replaceInStrings(“$QTDIR”, “/usr/lib/qt”); // files: [ “/usr/lib/qt/src/moc/moc.y”, …] 6. 过滤filter（）可以让你提取一个新的列表只包含这些字符串包含一个特定的字符串（或匹配特定正则表达式）： QStringList list; list << “Bill Murray” << “John Doe” << “Bill Clinton”; QStringList result; result = list.filter(“Bill”); // result: [“Bill Murray”, “Bill Clinton”]

02

QT QStringList用法

QStringList类提供了一个字符串列表从QList <QString>继承而来，它提供快速索引为基础的接入以及快速插入和清除其成员函数用于操作这个字符串列表如 append()，insert(), replace(), removeAll(), removeAt(), removeFirst(), removeLast(), and removeOne()等 1. 增加字符串可以通过append()，或使用<<，如 QStringList fonts; fonts << “Arial” << “Helvetica” << “Times” << “Courier”; // fonts:[ “Arial” ,”Helvetica”, “Times” , “Courier”] 2. 合并字符串使用join( ) QString str = fonts.join(“,”); // str == “Arial,Helvetica,Times,Courier” 3. 拆分字符串 QString str = ” Arial,Helvetica, ,Times,Courier “; QStringList list1 = str.split(“,”); // list1: [ ” Arial “, ” Helvetica “,” “, ” Times “, ” Courier ” ] QStringList list2 = str.split(“,”, QString::SkipEmptyParts); // list2: [ ” Arial “, ” Helvetica “, ” Times “, ” Courier ” ] 也就是说如果有QString：：SkipEmptyParts，空项不会出现在结果。默认情况下，空项被保留 4. 索引 IndexOf（）函数返回给定字符串的第一个出现的索引。而lastIndexOf（）函数，返回字符串的最后一次出现的索引。 5. 替换replaceInStrings（） QStringList files; files << “$QTDIR/src/moc/moc.y” << “$QTDIR/src/moc/moc.l” << “$QTDIR/include/qconfig.h”; files.replaceInStrings(“$QTDIR”, “/usr/lib/qt”); // files: [ “/usr/lib/qt/src/moc/moc.y”, …] 6. 过滤filter（）可以让你提取一个新的列表只包含这些字符串包含一个特定的字符串（或匹配特定正则表达式）： QStringList list; list << “Bill Murray” << “John Doe” << “Bill Clinton”; QStringList result; result = list.filter(“Bill”); // result: [“Bill Murray”, “Bill Clinton”]

02

Pandas中的数据转换[细节]

Pandas中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 💥

01

你应该知道的10种Python文件系统方法

你可以编写Python程序来与文件系统进行交互来做很酷的事情。怎么做并不总是非常清楚。本文是当前和有抱负的开发人员和数据科学家的指南。我们将重点介绍10个基本的os和shutil命令，以便您可以编写脚本来自动化与文件系统的交互。

01

你应该知道的10种Python文件系统方法

你可以编写Python程序来与文件系统进行交互来做很酷的事情。怎么做并不总是非常清楚。本文是当前和有抱负的开发人员和数据科学家的指南。我们将重点介绍10个基本的os和shutil命令，以便您可以编写脚本来自动化与文件系统的交互。

03

AWK 入门简明教程

AWK 脚本的结构 1 awk ' BEGIN{ print "start" } pattern { commands } END{ print "end" } file awk 脚本通常由3部分组成。 BEGIN ， END 和带模式匹配选项的常见语句块。这3个部分都是可选项，在脚本中可省略任意部分。 AWK 脚本的执行一、在命令行中执行 AWK 脚本 AWK 脚本包含在单引号之间 1 awk 'BEGIN { statements } { statements } END { end state

03

xml转json

03

从微软 Word 中提取数据

从 Microsoft Word 文档中提取数据可以通过编程来实现，有几种常见的方法，其中之一是使用 Python 和 python-docx 库。python-docx 是一个处理 .docx 文件（Microsoft Word 文档）的 Python 库，可以读取和操作 Word 文档的内容。以下就是我如何使用 python-docx 库从 Word 文档中提取数据的步骤和示例代码：

01

Leetcode 题解——541/1018

541. 反转字符串 II 题目 https://leetcode-cn.com/problems/reverse-string-ii/ 题解该题分为两步：将字符串按照2k的长度分割成一个数组遍历该数组元素进行反转匹配即可注意处理下边界值下面是按照规定长度拆分字符串的代码，可以封装成一个工具类代码 /** * 把原始字符串分割成指定长度的字符串列表 * * @param inputString 原始字符串 * @param length 指定长度 * @return */public

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭