Как разделить элементы одного столбца DataFrame на несколько

Разделение элементов одного столбца DataFrame на несколько новых столбцов в Apache Spark (с использованием PySpark) может быть выполнено несколькими способами. Выбор метода зависит от типа разделения и желаемого результата. 

1. Разделение по разделителю:

• Используйте split() и withColumn():

  from pyspark.sql.functions import split, col
  
  # Предположим, что ваш DataFrame называется `df` 
  # и столбец для разделения называется `column_to_split`
  # Разделитель - " " (пробел)
  df = df.withColumn("new_column1", split(col("column_to_split"), " ")[0])
  df = df.withColumn("new_column2", split(col("column_to_split"), " ")[1]) 
  # ... (добавьте столько новых столбцов, сколько нужно)
  
  df.show()
  

  Этот код делит строку в column_to_split по пробелу (” “) и создает новые столбцы new_column1, new_column2 и т.д. с соответствующими частями строки.

• Используйте withColumnRenamed():

  from pyspark.sql.functions import split, col
  
  # Предположим, что ваш DataFrame называется `df` 
  # и столбец для разделения называется `column_to_split`
  # Разделитель - " " (пробел)
  df = df.withColumn("column_to_split", split(col("column_to_split"), " "))
  df = df.withColumnRenamed("column_to_split[0]", "new_column1") 
  df = df.withColumnRenamed("column_to_split[1]", "new_column2") 
  # ... (переименуйте остальные элементы массива)
  
  df.show()
  

  В этом варианте вы сохраняете результат split() в исходный столбец и затем переименовываете элементы массива в новые столбцы.

2. Разделение по размеру:

• Используйте substring() и withColumn():

  from pyspark.sql.functions import substring, col
  
  # Предположим, что ваш DataFrame называется `df` 
  # и столбец для разделения называется `column_to_split`
  # Разделение на части по 3 символа
  df = df.withColumn("new_column1", substring(col("column_to_split"), 1, 3))
  df = df.withColumn("new_column2", substring(col("column_to_split"), 4, 6))
  # ... (добавьте столько новых столбцов, сколько нужно)
  
  df.show()
  

  Этот код извлекает подстроки из column_to_split заданной длины и создает новые столбцы.

3. Разделение по условию:

• Используйте when() и otherwise():

  from pyspark.sql.functions import when, col
  
  # Предположим, что ваш DataFrame называется `df` 
  # и столбец для разделения называется `column_to_split`
  # Разделение по наличию "-"
  df = df.withColumn("new_column1", when(col("column_to_split").contains("-"), split(col("column_to_split"), "-")[0]).otherwise(col("column_to_split")))
  df = df.withColumn("new_column2", when(col("column_to_split").contains("-"), split(col("column_to_split"), "-")[1]).otherwise(None))
  
  df.show()
  

  Этот код создает новые столбцы, основываясь на условии (в данном случае наличие “-“).

Дополнительные советы:

• Используйте udf() для более сложных логик: Если стандартные функции не справляются с вашими потребностями, используйте User Defined Functions (UDF) для создания собственной логики разделения.
• Оптимизируйте производительность: При работе с большими DataFrame, оптимизируйте код для достижения максимальной производительности. Используйте такие методы, как  broadcast() или  partitionBy(), чтобы эффективнее распределять данные в кластере.

Важно: Правильно выберите метод разделения, основываясь на конкретных требованиях вашей задачи и формате данных в DataFrame.