Транспонировать строки и столбцы Dataframe в пару "ключ-значение"

У меня есть фрейм данных, как показано ниже, теперь мне нужно перенести вывод данных в виде пары ключ-значение. Где ключ является именем столбца, а значение - значением столбца.

+---+----+------+-----+
|age| dob|gender| name|
+---+----+------+-----+
| 25|1991|     M|Ankit|
+---+----+------+-----+

Требуемый вывод

+-------+-------+
|Key    |Value  |
+-------+-------+
|age    |25     |
|dob    |1991   |
|gender |M      |
|name   |Ankit  |
+-------+-------+

Я попытался использовать пример кода, приведенный в следующей ссылке https://codereview.stackexchange.com/questions/200391/pyspark-code-that-turns-columns-into-rows.

Но это дает мне ошибку, как показано ниже,

cPickle.PicklingError: Could not serialize object: Py4JError: An error occurred while calling o149.__getnewargs__. Trace:
py4j.Py4JException: Method __getnewargs__([]) 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:238)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

Любая помощь в этом аспекте будет очень полезной.

Возможный дубликат Как расплавить Spark DataFrame?

user10938362 21.05.2019 17:26

Возможный дубликат Транспонировать столбец в строку с помощью Spark

pault 21.05.2019 17:29

@pault тоже пробовал то же самое, но, похоже, это не сработало, ответ, предоставленный вами ниже, сработал как шарм. Благодаря тонну

Joby 22.05.2019 10:46

@user10938362 user10938362 тоже попробовал этот фрагмент кода, но не получил ожидаемого результата, если вы можете объяснить мне, код, используемый в этой ссылке, был бы действительно полезен

Joby 22.05.2019 10:49
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...
1
4
864
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Другим вариантом в этом случае будет создание MapType ваших столбцов и explode:

from itertools import chain
from pyspark.sql.functions import col, create_map, explode, lit

df.select(
    explode(create_map(*chain.from_iterable([(lit(c), col(c)) for c in df.columns])))
).show()
#+------+-----+
#|   key|value|
#+------+-----+
#|   age|   25|
#|   dob| 1991|
#|gender|    M|
#|  name|Ankit|
#+------+-----+

Однострочный код творит чудеса :) Спасибо. Если вы не возражаете, не могли бы вы объяснить, что происходит в однострочном коде.

Joby 22.05.2019 10:47

@Joby create_map принимает четное количество аргументов, которые представляют собой чередующиеся ключи и значения. Понимание списка создает кортежи буквального значения столбца (lit(c)) и значения столбца col(c) для каждого столбца в вашем фрейме данных. chain.from_iterable сглаживает эту вложенную структуру, а оператор * используется для распаковки аргументов и передачи их в create_map. Наконец, используйте explode, чтобы превратить MapType в ряды key и value.

pault 22.05.2019 21:09

Другие вопросы по теме