pyspark dataframe列的合并与拆分

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原创最新推荐文章于 2026-08-18 23:20:23 发布 3.1w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中，可能会遇到对一列数据拆分为多列，或者把多列数据合并为一列。这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法。

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .master("local") \
    .appName("dataframe_split") \
    .config("spark.some.config.option", "some-value") \
    .getOrCreate()

sc = spark.sparkContext
df = spark.read.csv('hdfs://master:9000/dataset/dataframe_split.csv', inferSchema=True, header=True)
df.show(3)

原始数据如下所示

dataframe列数据的分割

from pyspark.sql.functions import split, explode, concat, concat_ws
df_split = df.withColumn("s", split(df['score'], " "))
df_split.show()

dataframe列数据的拆分

zipWithIndex:给每个元素生成一个索引　

排序首先基于分区索引，然后是每个分区内的项目顺序．因此，第一个分区中的第一个item索引为０，最后一个分区中的最后一个item的索引最大．当RDD包含多个分区时此方法需要触发spark作业．

first_row = df.first()
numAttrs = len(first_row['score'].split(" "))
print("新增列的个数", numAttrs)
attrs = sc.parallelize(["score_" + str(i) for i in range(numAttrs)]).zipWithIndex().collect()
print("列名：", attrs)
for name, index in attrs:
    df_split = df_split.withColumn(name, df_split['s'].getItem(index))
df_split.show()

dataframe将一行分成多行

df_explode = df.withColumn("e", explode(split(df['score'], " ")))
df_explode.show()

dataframe列数据的合并

列的合并有两个函数：一个不添加分隔符concat()，一个添加分隔符concat_ws()

concat

df_concat = df_split.withColumn("score_concat", concat(df_split['score_0'], \
                                                       df_split['score_1'], df_split['score_2'], df_split['score_3']))
df_concat.show()

caoncat_ws

df_ws = df_split.withColumn("score_concat", concat_ws('-', df_split['score_0'], \
                                                       df_split['score_1'], df_split['score_2'], df_split['score_3']))
df_ws.show()

dataframe多行转多列

pivot: 旋转当前[[dataframe]]列并执行指定的聚合

#DataFrame 数据格式:每个用户对每部电影的评分 userID 用户ID,movieID 电影ID,rating评分
df=spark.sparkContext.parallelize([[15,399,2], \
                                   [15,1401,5], \
                                   [15,1608,4], \
                                   [15,20,4], \
                                   [18,100,3], \
                                   [18,1401,3], \
                                   [18,399,1]])\
                    .toDF(["userID","movieID","rating"])
#pivot 多行转多列
resultDF = df.groupBy("userID").pivot("movieID").sum("rating").na.fill(-1)
#结果
resultDF.show()

参考文献：

Spark DataFrame 列的合并与拆分

Spark DataFrame 多行转多列

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