Pyspark DataFrame - 使用基于列名而不是字符串值的 LIKE 函数 [英] Pyspark DataFrame - using LIKE function based on column name instead of string value

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本文介绍了Pyspark DataFrame - 使用基于列名而不是字符串值的 LIKE 函数的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我正在尝试在具有另一列的列上使用 like 函数.是否可以在like函数中使用Column?

I'm trying to use the like function on a Column with another Column. Is it possible to use Column inside the like function?

示例代码:

df['col1'].like(concat('%',df2['col2'], '%'))

错误日志:

py4j.Py4JException: Method like([class org.apache.spark.sql.Column])不存在在 py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod(ReflectionEngine.java:318)在 py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod(ReflectionEngine.java:326)在 py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:274)在 py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132)在 py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)在 py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:214)在 java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

py4j.Py4JException: Method like([class org.apache.spark.sql.Column]) does not exist at py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod(ReflectionEngine.java:318) at py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod(ReflectionEngine.java:326) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:274) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:214) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

推荐答案

您可以使用 SQL 表达式来代替.出于某种原因,python API 不直接支持它.例如:

You can do it using a SQL expression instead. For some reason the python API doesn't directly support it. For example:

from pyspark.sql.functions import expr

data = [
    ("aaaa", "aa"),
    ("bbbb", "cc")
]

df = sc.parallelize(data).toDF(["value", "pattern"])
df = df.withColumn("match", expr("value like concat('%', pattern, '%')"))
df.show()

输出:

+-----+-------+-----+
|value|pattern|match|
+-----+-------+-----+
| aaaa|     aa| true|
| bbbb|     cc|false|
+-----+-------+-----+

这篇关于Pyspark DataFrame - 使用基于列名而不是字符串值的 LIKE 函数的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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