pyspark系列--字符串函数

本文介绍使用PySpark进行字符串处理的方法,包括字符串拼接、格式化、查找位置、截取、正则表达式提取及替换等操作,并提供示例代码。

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字符串函数

1. 字符串拼接

from pyspark.sql.functions import concat, concat_ws
df = spark.createDataFrame([('abcd','123')], ['s', 'd'])

# 1.直接拼接
df.select(concat(df.s, df.d).alias('s')).show()
# abcd123

# 2.指定拼接符
df.select(concat_ws('-', df.s, df.d).alias('s')).show()
# 'abcd-123'
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2. 字符串格式化

from pyspark.sql.functions import format_string

df = spark.createDataFrame([(5, "hello")], ['a', 'b'])
df.select(format_string('%d %s', df.a, df.b).alias('v')).show()
# 5 hello
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3. 查找字符串位置

from pyspark.sql.functions import instr

df = spark.createDataFrame([('abcd',)], ['s',])
df.select(instr(df.s, 'b').alias('s')).show()
# 2
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4. 字符串截取

from pyspark.sql.functions import substring

df = spark.createDataFrame([('abcd',)], ['s',])
df.select(substring(df.s, 1, 2).alias('s')).show()
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5. 正则表达式

from pyspark.sql.functions import regexp_extract

df = spark.createDataFrame([('100-200',)], ['str'])
df.select(regexp_extract('str', '(\d+)-(\d+)', 1).alias('d')).show()
# '100'

df = spark.createDataFrame([('foo',)], ['str'])
df.select(regexp_extract('str', '(\d+)', 1).alias('d')).show()
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6. 正则表达式替换

from pyspark.sql.functions import regexp_replace

df = spark.createDataFrame([('100-200',)], ['str'])
df.select(regexp_replace('str', '(\\d+)', '--').alias('d')).collect()
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7. 其他字符串函数

函数作用
repeat字符串重复
split分割
PySpark中,使用concat函数可以将多个列的值合为一个列。引用中的示例代码展示了如何使用concat函数。首先,我们需要创建一个SparkSession并读取CSV文件。然后,使用withColumn方法将要拼接的列传递给concat函数,并指定拼接后的新列的名称。最后,使用show方法来展示结果。 以下是一个示例代码: ``` from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import concat spark = SparkSession.builder.master("local").appName("concat_example").getOrCreate() # 读取CSV文件 df = spark.read.csv("./demo.csv", inferSchema=True, header=True) # 使用concat函数将gid和score列合并为一个新列 df_concat = df.withColumn("concat_column", concat(df["gid"], df["score"])) # 展示结果 df_concat.show() ``` 执行以上代码后,将会展示包含合并列的数据框。 请注意,示例中的concat函数仅演示了将两列合并为一个新列的情况。如果要合并多个列,只需在concat函数中添加更多的列参数即可。 引用中的代码展示了如何使用split函数将一个包含分隔符的字符串列拆分为多个列。可以将split函数与concat函数一起使用,将多列拆分后再进行合并。 希望这个解答对你有所帮助!12 #### 引用[.reference_title] - *1* [pyspark案例系列3-dataframe实现mysql的group_concat功能](https://blog.youkuaiyun.com/u010520724/article/details/117218576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* [PySpark 列的合并与拆分](https://blog.youkuaiyun.com/Harrytsz/article/details/121505056)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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