PySpark sql 中一些函数的总结（持续更新）

看到什么函数就记录了，没有什么逻辑关系

spark 中DataFrame 和 pandas的DataFrame的区别

 1. F.split() 和 df.withColumn()

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.types import *


df = spark.sql(sql) 

split_col = F.split(df_order['xxxx'], '\|')  # 对列切分
df_order = df_order.withColumn('llat', split_col.getItem(0).cast('float')) #withColumn 新增一列，第二个参数传入已有列的Column对象，否则会报错

2.   F.collect_list() 和 df.groupby()

F.collect_list() 聚合函数，返回一个list

Spark SQL/DataFrame/DataSet操作（三）-----分组聚合groupBy_微步229的博客-优快云博客

df_group = df_order.groupby(['user_id', 'loc_h3_id']).agg(
        F.collect_list("loaded_latlon").alias("loaded_latlon"),
        F.collect_list("order_datetime").alias("time"),
        F.collect_list("sl_distance").alias("sl_distance")). \
        filter(F.size('loaded_latlon') >= 2).persist() # 持久化

3.  F.udf()   第一个传入函数名，函数可以用lambda表达式；第二个是返回类型，如果有多个返回值，用StructType()

def get_h3_heat_schema(res=12):
    schema = StructType([
        StructField("h3_res{}_d7".format(res), IntegerType(), False),
        StructField("h3_res{}_d14".format(res), IntegerType(), False),
        StructField("h3_res{}_d30".format(res), IntegerType(), False),
        StructField("h3_res{}_d60".format(res), IntegerType(), False),
        StructField("h3_res{}_d90".format(res), IntegerType(), False),
        StructField("h3_res{}_d120".format(res), IntegerType(), False),
        StructField("h3_res{}_decay7".format(res), FloatType(), False),
        StructField("h3_res{}_decay30".format(res), FloatType(), False),
    ])
    return schema

def get_h3_features(data):
    # 获取h3相关特征feature
    feature_list = []
    interval_list = [7, 14, 30, 60, 90, 120]
    for interval in interval_list:
        feature_list.append(len(list(filter(lambda x: x <= interval, data))))

    head_decay_7, head_decay_30 = 0, 0
    for time in data:
        head_decay_7 += math.pow(DECAY_7, time)
        head_decay_30 += math.pow(DECAY_30, time)
    feature_list.extend([round(head_decay_7, 2), round(head_decay_30, 2)])
    return feature_list

schema = get_h3_heat_schema(11)
udf_get_h3_features = F.udf(get_h3_features, schema)
df = df_order.groupBy('load_h3_11') \
            .agg(F.collect_list('time_days').alias("time_days"), \
                 F.countDistinct('user_id').alias("h3_11_user_cnt")) \
            .withColumn('h3_11_heat', udf_get_h3_features(F.col('time_days'))) \
            .select('load_h3_11', 'h3_11_user_cnt', 'h3_11_heat.*')

简单的可以使用以下方式注册udf函数

@F.udf(returnType=IntegerType())
def get_time_ago(order_date, end_date):
    order_date = datetime.strptime(order_date, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    return (end_date - order_date).days + 1

4. .alias()  # alias()起别名后在dataframe会增加一个新列，和withColumn()效果一致

5.  F.struct()   # 这种数据结构同C语言的结构体，内部可以包含不同类型的数据

df = df_order.groupBy('loc_h3_11') \
            .agg(F.collect_list(F.struct('load_h3_12', 'time_days')).alias("tuple")) \
            .withColumn('trans_prob', get_trans_prob(F.col('tuple'))) \
            .drop('tuple')

6.  F.lit(x)  创建一列值为x的列，也可以把这个值作为参数

第一种用法：

df.withColumn("spark_user",F.lit(True))

结果如下： 

 第二种用法：

@F.udf(returnType=StringType())
def lat_lng_to_h3(lat, lng, h3_level=12):
    """
    map lng lat to h3
    """
    return h3.geo_to_h3(lat, lng, h3_level)

df_order = df_order.withColumn('loc_h3_11', lat_lng_to_h3(F.col('alat'), F.col('alng'), F.lit(11)))  #把一列的11作为参数传入

7. F.countDistinct()   去重统计

8. df.select()  和 df.selectExpr()  

Spark---DataFrame学习(二)——select、selectExpr函数_stan1111的博客-优快云博客_selectexpr

9.   两个表进行关联的方式

cond = [order_df.user_id == personalized_df.user_id, order_df.loc_h3_9 == personalized_df.loc_h3_id]
    joined_df = order_df.join(personalized_df, on=cond, how='inner'). \
        drop(personalized_df.user_id)  # on传入的是条件，how传入的是关联方式，有inner、left、right、outer，关联完记得要把两个表里的相同列名删除一个，否则会多出来一个

10.  F.explode()  把列数据变为多个行数据

spark之explode()方法--- 行转列_卢子墨的博客-优快云博客_spark中explode

11. 将列中为空的值过滤掉

order_df = order_df.filter(F.col('slat').isNotNull())

12. F.filter(condition)  # 保留满足条件的值