在PySpark 2.1.1中,如果不想使用explode_outer
函数来扁平化模式并维护空数据点,可以使用select
和alias
函数来实现。
首先,使用select
函数选择需要扁平化的列,并使用alias
函数为每个列创建一个别名。然后,使用coalesce
函数将空数据点替换为一个特定的值。最后,使用select
函数选择所有别名列,并使用alias
函数为整个结果创建一个别名。
以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, coalesce
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [(1, "John", 25, None), (2, "Alice", None, "New York"), (3, "Bob", 30, "London")]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "name", "age", "city"])
# 扁平化模式并维护空数据点
flattened_df = df.select(
col("id").alias("id"),
col("name").alias("name"),
coalesce(col("age"), col("age").cast("string")).alias("age"),
coalesce(col("city"), col("city").cast("string")).alias("city")
).select(
col("id"),
col("name"),
col("age"),
col("city")
).alias("result")
# 显示结果
flattened_df.show()
在上述示例中,我们选择了需要扁平化的列,并为每个列创建了一个别名。然后,使用coalesce
函数将空数据点替换为一个特定的值,这里我们将空数据点替换为列本身的字符串表示。最后,我们选择所有别名列,并为整个结果创建了一个别名。
这样,我们就可以在不使用explode_outer
的情况下扁平化PySpark 2.1.1模式并维护空数据点。
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