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PySpark 數(shù)據(jù)類型定義 StructType & StructField

作者：云朵君
大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
在本文中，云朵君和大家一起學習了 SQL StructType、StructField 的用法，以及如何在運行時更改 Pyspark DataFrame 的結構，將案例類轉換為模式以及使用 ArrayType、MapType。

PySpark StructType 和 StructField 類用于以編程方式指定 DataFrame 的schema并創(chuàng)建復雜的列，如嵌套結構、數(shù)組和映射列。StructType是StructField的集合，它定義了列名、列數(shù)據(jù)類型、布爾值以指定字段是否可以為空以及元數(shù)據(jù)。

目錄

  • StructType--定義Dataframe的結構
  • StructField--定義DataFrame列的元數(shù)據(jù)
  • 將 PySpark StructType & StructField 與 DataFrame 一起使用
  • 定義嵌套的StructType對象結構
  • 添加和更改 DataFrame 結構
  • 使用 SQL ArrayType 和 MapType
  • 從 JSON 文件創(chuàng)建 StructType 對象結構
  • 從 DDL 字符串創(chuàng)建 StructType 對象結構
  • 檢查 DataFrame 中是否存在列
  • PySpark StructType & StructField 完整示例

StructType--定義Dataframe的結構

PySpark 提供從pyspark.sql.types import StructType類來定義 DataFrame 的結構。其中，StructType 是 StructField 對象的集合或列表。

DataFrame 上的 PySpark printSchema()方法將 StructType 列顯示為struct。

DataFrame.printSchema()

StructField--定義DataFrame列的元數(shù)據(jù)

PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField類來定義列，包括列名（String）、列類型（DataType）、可空列（Boolean）和元數(shù)據(jù)（MetaData）。

將 PySpark StructType & StructField 與 DataFrame 一起使用

在創(chuàng)建 PySpark DataFrame 時，我們可以使用 StructType 和 StructField 類指定結構。StructType 是 StructField 的集合，用于定義列名、數(shù)據(jù)類型和是否可為空的標志。使用 StructField 我們還可以添加嵌套結構模式、用于數(shù)組的 ArrayType 和用于鍵值對的 MapType ，我們將在后面的部分中詳細討論。

下面的示例演示了一個非常簡單的示例，說明如何在 DataFrame 上創(chuàng)建 StructType 和 StructField 以及它與示例數(shù)據(jù)一起使用來支持它。

import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType

spark = SparkSession.builder.master("local[1]") \
                    .appName('SparkByExamples.com') \
                    .getOrCreate()

data = [("James","","Smith","36636","M",3000),
    ("Michael","Rose","","40288","M",4000),
    ("Robert","","Williams","42114","M",4000),
    ("Maria","Anne","Jones","39192","F",4000),
    ("Jen","Mary","Brown","","F",-1)
  ]

schema = StructType([ \
    StructField("firstname",StringType(),True), \
    StructField("middlename",StringType(),True), \
    StructField("lastname",StringType(),True), \
    StructField("id", StringType(), True), \
    StructField("gender", StringType(), True), \
    StructField("salary", IntegerType(), True) \
  ])
 
df = spark.createDataFrame(data=data,schema=schema)
df.printSchema()
df.show(truncate=False)

通過運行上面的代碼片段，它會顯示在下面的輸出中。

root
 |-- firstname: string (nullable = true)
 |-- middlename: string (nullable = true)
 |-- lastname: string (nullable = true)
 |-- id: string (nullable = true)
 |-- gender: string (nullable = true)
 |-- salary: integer (nullable = true)

+---------+----------+--------+-----+------+------+
|firstname|middlename|lastname|id   |gender|salary|
+---------+----------+--------+-----+------+------+
|James    |          |Smith   |36636|M     |3000  |
|Michael  |Rose      |        |40288|M     |4000  |
|Robert   |          |Williams|42114|M     |4000  |
|Maria    |Anne      |Jones   |39192|F     |4000  |
|Jen      |Mary      |Brown   |     |F     |-1    |
+---------+----------+--------+-----+------+------+

定義嵌套的StructType對象結構

在處理 DataFrame 時，我們經(jīng)常需要使用嵌套的結構列，這可以使用 StructType 來定義。

在下面的示例列中，“name” 數(shù)據(jù)類型是嵌套的 StructType。

structureData = [
    (("James","","Smith"),"36636","M",3100),
    (("Michael","Rose",""),"40288","M",4300),
    (("Robert","","Williams"),"42114","M",1400),
    (("Maria","Anne","Jones"),"39192","F",5500),
    (("Jen","Mary","Brown"),"","F",-1)
  ]
structureSchema = StructType([
        StructField('name', StructType([
             StructField('firstname', StringType(), True),
             StructField('middlename', StringType(), True),
             StructField('lastname', StringType(), True)
             ])),
         StructField('id', StringType(), True),
         StructField('gender', StringType(), True),
         StructField('salary', IntegerType(), True)
         ])

df2 = spark.createDataFrame(data=structureData,
                            schema=structureSchema)
df2.printSchema()
df2.show(truncate=False)

模式和 DataFrame 下方的輸出。

root
 |-- name: struct (nullable = true)
 |    |-- firstname: string (nullable = true)
 |    |-- middlename: string (nullable = true)
 |    |-- lastname: string (nullable = true)
 |-- id: string (nullable = true)
 |-- gender: string (nullable = true)
 |-- salary: integer (nullable = true)

+--------------------+-----+------+------+
|name                |id   |gender|salary|
+--------------------+-----+------+------+
|[James, , Smith]    |36636|M     |3100  |
|[Michael, Rose, ]   |40288|M     |4300  |
|[Robert, , Williams]|42114|M     |1400  |
|[Maria, Anne, Jones]|39192|F     |5500  |
|[Jen, Mary, Brown]  |     |F     |-1    |
+--------------------+-----+------+------+

添加和更改 DataFrame 結構

使用 PySpark SQL 函數(shù) struct()，我們可以更改現(xiàn)有 DataFrame 的結構并向其添加新的 StructType。下面學習如何將列從一個結構復制到另一個結構并添加新列。PySpark Column 類還提供了一些函數(shù)來處理 StructType 列。

from pyspark.sql.functions import col,struct,when
updatedDF = df2.withColumn("OtherInfo", 
    struct(col("id").alias("identifier"),
    col("gender").alias("gender"),
    col("salary").alias("salary"),
    when(col("salary").cast(IntegerType()) < 2000,"Low")
      .when(col("salary").cast(IntegerType()) < 4000,"Medium")
      .otherwise("High").alias("Salary_Grade")
  )).drop("id","gender","salary")

updatedDF.printSchema()
updatedDF.show(truncate=False)

在這里，它將 gender，salary 和 id 復制到新結構 otherInfo，并添加一個新列 Salary_Grade。

root
 |-- name: struct (nullable = true)
 |    |-- firstname: string (nullable = true)
 |    |-- middlename: string (nullable = true)
 |    |-- lastname: string (nullable = true)
 |-- OtherInfo: struct (nullable = false)
 |    |-- identifier: string (nullable = true)
 |    |-- gender: string (nullable = true)
 |    |-- salary: integer (nullable = true)
 |    |-- Salary_Grade: string (nullable = false)

使用 SQL ArrayType 和 MapType

SQL StructType 還支持 ArrayType 和 MapType 來分別為數(shù)組和地圖集合定義 DataFrame 列。在下面的示例中，列hobbies定義為 ArrayType(StringType) ，列properties定義為 MapType(StringType, StringType)，表示鍵和值都為字符串。

arrayStructureSchema = StructType([
    StructField('name', StructType([
       StructField('firstname', StringType(), True),
       StructField('middlename', StringType(), True),
       StructField('lastname', StringType(), True)
       ])),
       StructField('hobbies', ArrayType(StringType()), True),
       StructField('properties', MapType(StringType(),StringType()), True)
    ])

輸出以下模式。注意字段 Hobbies 是 array類型，properties是 map類型。

root
 |-- name: struct (nullable = true)
 |    |-- firstname: string (nullable = true)
 |    |-- middlename: string (nullable = true)
 |    |-- lastname: string (nullable = true)
 |-- hobbies: array (nullable = true)
 |    |-- element: string (containsNull = true)
 |-- properties: map (nullable = true)
 |    |-- key: string
 |    |-- value: string (valueContainsNull = true)

從 JSON 文件創(chuàng)建 StructType 對象結構

如果有太多列并且 DataFrame 的結構不時發(fā)生變化，一個很好的做法是從 JSON 文件加載 SQL StructType schema。可以使用 df2.schema.json() 獲取 schema 并將其存儲在文件中，然后使用它從該文件創(chuàng)建 schema。

print(df2.schema.json())
{
  "type" : "struct",
  "fields" : [ {
    "name" : "name",
    "type" : {
      "type" : "struct",
      "fields" : [ {
        "name" : "firstname",
        "type" : "string",
        "nullable" : true,
        "metadata" : { }
      }, {
        "name" : "middlename",
        "type" : "string",
        "nullable" : true,
        "metadata" : { }
      }, {
        "name" : "lastname",
        "type" : "string",
        "nullable" : true,
        "metadata" : { }
      } ]
    },
    "nullable" : true,
    "metadata" : { }
  }, {
    "name" : "dob",
    "type" : "string",
    "nullable" : true,
    "metadata" : { }
  }, {
    "name" : "gender",
    "type" : "string",
    "nullable" : true,
    "metadata" : { }
  }, {
    "name" : "salary",
    "type" : "integer",
    "nullable" : true,
    "metadata" : { }
  } ]
}

或者也可以使用 df.schema.simpleString()返回一個相對簡單的schema 格式。

現(xiàn)在讓我們加載 json 文件并使用它來創(chuàng)建一個 DataFrame。

import json
schemaFromJson = StructType.fromJson(json.loads(schema.json))
df3 = spark.createDataFrame(
        spark.sparkContext.parallelize(structureData),
        schemaFromJson)
df3.printSchema()

這將打印與上一節(jié)相同的輸出。還可以在逗號分隔的文件中為可為空的文件提供名稱、類型和標志，我們可以使用這些以編程方式創(chuàng)建 StructType。

從 DDL 字符串創(chuàng)建 StructType 對象結構

就像從 JSON 字符串中加載結構一樣，我們也可以從 DLL 中創(chuàng)建結構（通過使用SQL StructType 類 StructType.fromDDL 上的 fromDDL()靜態(tài)函數(shù)）。還可以使用 toDDL() 從模式生成 DDL。結構對象上的 printTreeString() 打印模式，類似于 printSchema() 函數(shù)返回的結果。

ddlSchemaStr = "`fullName` STRUCT<`first`: STRING, `last`: STRING,
 `middle`: STRING>,`age` INT,`gender` STRING"
  ddlSchema = StructType.fromDDL(ddlSchemaStr)
  ddlSchema.printTreeString()

檢查 DataFrame 中是否存在列

如果要對DataFrame的元數(shù)據(jù)進行一些檢查，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的數(shù)據(jù)類型；我們可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的幾個函數(shù)輕松地做到這一點。

print(df.schema.fieldNames.contains("firstname"))
print(df.schema.contains(
        StructField("firstname", StringType,true)))

此示例在兩種情況下都返回True。對于第二個，如果是 IntegerType 而不是 StringType，它會返回 False，因為名字列的數(shù)據(jù)類型是 String，因為它會檢查字段中的每個屬性。同樣，還可以檢查兩個模式是否相等或更多。

PySpark StructType & StructField 完整示例

import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType,ArrayType,MapType
from pyspark.sql.functions import col,struct,when

spark = SparkSession.builder.master("local[1]") \
                    .appName('SparkByExamples.com') \
                    .getOrCreate()

data = [("James","","Smith","36636","M",3000),
    ("Michael","Rose","","40288","M",4000),
    ("Robert","","Williams","42114","M",4000),
    ("Maria","Anne","Jones","39192","F",4000),
    ("Jen","Mary","Brown","","F",-1)
  ]

schema = StructType([ 
    StructField("firstname",StringType(),True), 
    StructField("middlename",StringType(),True), 
    StructField("lastname",StringType(),True), 
    StructField("id", StringType(), True), 
    StructField("gender", StringType(), True), 
    StructField("salary", IntegerType(), True) 
  ])
 
df = spark.createDataFrame(data=data,schema=schema)
df.printSchema()
df.show(truncate=False)

structureData = [
    (("James","","Smith"),"36636","M",3100),
    (("Michael","Rose",""),"40288","M",4300),
    (("Robert","","Williams"),"42114","M",1400),
    (("Maria","Anne","Jones"),"39192","F",5500),
    (("Jen","Mary","Brown"),"","F",-1)
  ]
structureSchema = StructType([
        StructField('name', StructType([
             StructField('firstname', StringType(), True),
             StructField('middlename', StringType(), True),
             StructField('lastname', StringType(), True)
             ])),
         StructField('id', StringType(), True),
         StructField('gender', StringType(), True),
         StructField('salary', IntegerType(), True)
         ])

df2 = spark.createDataFrame(data=structureData,schema=structureSchema)
df2.printSchema()
df2.show(truncate=False)


updatedDF = df2.withColumn("OtherInfo", 
    struct(col("id").alias("identifier"),
    col("gender").alias("gender"),
    col("salary").alias("salary"),
    when(col("salary").cast(IntegerType()) < 2000,"Low")
      .when(col("salary").cast(IntegerType()) < 4000,"Medium")
      .otherwise("High").alias("Salary_Grade")
  )).drop("id","gender","salary")

updatedDF.printSchema()
updatedDF.show(truncate=False)


""" Array & Map"""


arrayStructureSchema = StructType([
    StructField('name', StructType([
       StructField('firstname', StringType(), True),
       StructField('middlename', StringType(), True),
       StructField('lastname', StringType(), True)
       ])),
       StructField('hobbies', ArrayType(StringType()), True),
       StructField('properties', MapType(StringType(),StringType()), True)
    ])

寫在最后

在本文中，云朵君和大家一起學習了 SQL StructType、StructField 的用法，以及如何在運行時更改 Pyspark DataFrame 的結構，將案例類轉換為模式以及使用 ArrayType、MapType。

責任編輯：武曉燕 來源： 數(shù)據(jù)STUDIO
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