如何设置pyspark中不同表中的列值？

问题描述：

在Pyspark中 - 如何设置表A中column(listed_1)的列值，其值为Table B (list_date)，其值为where condition (B.list_expire_value) > 5 || (B.list_date) < 6。（B）表明它们是表B的列。如何设置pyspark中不同表中的列值？

目前我做的：

spark_df = table_1.join("table_2", on ="uuid").when((table_2['list_expire_value'] > 5) | (table_2['list_date'] < 6)).withColumn("listed_1", table_2['list_date'])

但我得到一个错误。这个怎么做？

 
Sample table : 

Table A 
uuid listed_1 
001 abc 
002 def 
003 ghi 

Table B 
uuid list_date list_expire_value  col4 
001  12   7      dckvfd 
002  14   3      dfdfgi 
003  3   8      sdfgds 

Expected Output 
uuid listed1  list_expire_value  col4 
001  12   7      dckvfd 
002  def   3      dfdfgi 
003  3   8      sdfgds 

002 of listed1 will not be replaced since they do not fufil the when conditions.

@mtoto添加了产量预期。 – Viv

@tbone，用sqlContext，它会变成Update语句，设置col值= x。这是不允许的火花权利？ – Viv

不，只是创建一个新的数据帧是SQL连接的结果 – tbone

答

正确的形式是

from pyspark.sql import functions as F 
spark_df = table_1.join(table_2, 'uuid', 'inner').withColumn('list_expire_value',F.when((table_2.list_expire_value > 5) | (table_2.list_date < 6), table_1.listed_1).otherwise(table_2.list_date)).drop(table_1.listed_1)

答

希望这有助于！

from pyspark.sql.functions import udf 
from pyspark.sql.types import StringType 

A = sc.parallelize([('001','abc'),('002','def'),('003','ghi')]).toDF(['uuid','listed_1']) 
B = sc.parallelize([('001',12,7,'dckvfd'),('002',14,3,'dfdfgi'),('003',3,8,'sdfgds')]).\ 
    toDF(['uuid','list_date','list_expire_value','col4']) 

def cond_fn(x, y, z): 
    if (x > 5 or y < 6): 
     return y 
    else: 
     return z 

final_df = A.join(B, on="uuid") 
udf_val = udf(cond_fn, StringType()) 
final_df = final_df.withColumn("listed1",udf_val(final_df.list_expire_value,final_df.list_date, final_df.listed_1)) 
final_df.select(["uuid","listed1","list_expire_value","col4"]).show()

不要忘了让我们知道是否能解决你的问题:) pyspark SQL查询

如何设置pyspark中不同表中的列值？

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