Pyspark заменяет строку из столбца на основе шаблона из другого столбца

У меня есть фрейм данных с текстовым столбцом и столбцом имени. Я хотел бы проверить, существует ли имя в текстовом столбце, и если оно существует, чтобы заменить его каким-либо значением. Я надеялся, что сработает следующее:

df = df.withColumn("new_text",regex_replace(col("text),col("name"),"NAME"))

но столбец не является итерируемым, поэтому он не работает. Должен ли я писать udf для этого? Как бы это выглядело?

Возможный дубликат stackoverflow.com/questions/45615621/…

giser_yugang 30.05.2019 11:21

@giser_yugang, это pyspark, ваш связанный вопрос касается scala.

Idodo 07.12.2020 11:19
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
2
3
2 042
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы почти рядом. Вот подробный пример с опциями withColumn и selectExpr:

Образец д.ф.

df = spark.createDataFrame([('This is','This'),
('That is','That'),
('That is','There')],
['text','name'])

#+-------+-----+
#|   text| name|
#+-------+-----+
#|This is| This|
#|That is| That|
#|That is|There|
#+-------+-----+

Опция 1:withColumn с помощью функции expr

from pyspark.sql.functions import expr, regexp_replace

df.withColumn("new_col1",expr("regexp_replace(text,name,'NAME')")).show()

#+-------+-----+--------+
#|   text| name|new_col1|
#+-------+-----+--------+
#|This is| This| NAME is|
#|That is| That| NAME is|
#|That is|There| That is|
#+-------+-----+--------+

Вариант 2:selectExpr с помощью regexp_replace

 from pyspark.sql.functions import regexp_replace


df.selectExpr("*",
          "regexp_replace(text,name,'NAME') AS new_text").show()

#+-------+-----+--------+
#|   text| name|new_text|
#+-------+-----+--------+
#|This is| This| NAME is|
#|That is| That| NAME is|
#|That is|There| That is|
#+-------+-----+--------+

Вы случайно не знаете, как обрабатывать случай, когда имя является регулярным выражением? Я вижу проблему с expr("regexp_replace(column, 'regex', 'replace_value')")

user43395 27.07.2020 21:54

Чтобы добавить, это потому, что «регулярное выражение» является регулярным выражением, но кажется, что оно окружено строкой из expr.

user43395 27.07.2020 22:37

Я думаю, что решил это, но не уверен, почему. ^([^.]+)?\\. работало вместо ^.*?\\. (но последний работает, когда я не использую expr)

user43395 27.07.2020 22:41

Другие вопросы по теме