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Spark: Agregar columna al marco de datos condicionalmente

Question

Estoy tratando de tomar mis datos de entrada:

A    B       C
--------------
4    blah    2
2            3
56   foo     3

Y agregue una columna al final según si B está vacío o no:

A    B       C     D
--------------------
4    blah    2     1
2            3     0
56   foo     3     1

Puedo hacer esto fácilmente registrando el marco de datos de entrada como una tabla temporal y luego escribiendo una consulta SQL.

Pero realmente me gustaría saber cómo hacer esto con solo los métodos Scala y no tener que escribir una consulta SQL dentro de Scala.

He intentado .withColumn , pero no puedo lograr que haga lo que quiero.

Answer 1

¿Qué tal algo como esto?

val newDF = df.filter($"B" === "").take(1) match {
  case Array() => df
  case _ => df.withColumn("D", $"B" === "")
}

El uso de take(1) debería tener un impacto mínimo

Answer 2

Lo malo es que me había perdido una parte de la pregunta.

La mejor y más limpia forma es usar un UDF . Explicación dentro del código.

// create some example data...BY DataFrame
// note, third record has an empty string
case class Stuff(a:String,b:Int)
val d= sc.parallelize(Seq( ("a",1),("b",2),
     ("",3) ,("d",4)).map { x => Stuff(x._1,x._2)  }).toDF

// now the good stuff.
import org.apache.spark.sql.functions.udf
// function that returns 0 is string empty 
val func = udf( (s:String) => if(s.isEmpty) 0 else 1 )
// create new dataframe with added column named "notempty"
val r = d.select( $"a", $"b", func($"a").as("notempty") )

    scala> r.show
+---+---+--------+
|  a|  b|notempty|
+---+---+--------+
|  a|  1|    1111|
|  b|  2|    1111|
|   |  3|       0|
|  d|  4|    1111|
+---+---+--------+

Answer 3

Pruebe con la withColumn con la función when indica a continuación:

val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._ // for `toDF` and $""
import org.apache.spark.sql.functions._ // for `when`

val df = sc.parallelize(Seq((4, "blah", 2), (2, "", 3), (56, "foo", 3), (100, null, 5)))
    .toDF("A", "B", "C")

val newDf = df.withColumn("D", when($"B".isNull or $"B" === "", 0).otherwise(1))

newDf.show() muestra

+---+----+---+---+
|  A|   B|  C|  D|
+---+----+---+---+
|  4|blah|  2|  1|
|  2|    |  3|  0|
| 56| foo|  3|  1|
|100|null|  5|  0|
+---+----+---+---+

isNull la fila (100, null, 5) para probar el caso isNull .

Probé este código con Spark 1.6.0 pero como se comentó en el código de when , funciona en las versiones posteriores a 1.4.0 .