Transposer une colonne à une rangée avec une étincelle

L'Étincelle local de l'algèbre linéaire, les bibliothèques sont actuellement très faible et ils ne comprennent pas les opérations de base comme ci-dessus.

il y a une JIRA pour fixer ce pour Spark 2.1 - mais cela ne vous aidera pas aujourd'hui .

quelque chose à considérer: la réalisation d'une transposition nécessitera probablement un mélange complet des données.

pour l'instant, vous devez écrire le code RDD directement. J'ai écrit transpose en scala - mais pas en python. Voici la version scala :"

 def transpose(mat: DMatrix) = {
    val nCols = mat(0).length
    val matT = mat
      .flatten
      .zipWithIndex
      .groupBy {
      _._2 % nCols
    }
      .toSeq.sortBy {
      _._1
    }
      .map(_._2)
      .map(_.map(_._1))
      .toArray
    matT
  }

donc vous pouvez le convertir en python pour votre usage. Je n'ai pas de bande passante pour écrire/tester qu'à ce moment précis: faites-moi savoir si vous étiez incapable de faire cette conversion.

au moins - les suivants sont facilement convertis en python .

• zipWithIndex --> enumerate() (équivalent python-crédit to @zero323)
• map --> [someOperation(x) for x in ..]
• groupBy --> itertools.groupBy()

Voici l'implémentation de flatten qui n'a pas d'équivalent python:

  def flatten(L):
        for item in L:
            try:
                for i in flatten(item):
                    yield i
            except TypeError:
                yield item

donc vous devriez être en mesure de mettre ceux-ci ensemble pour une solution.

utilisez flatmap. Quelque chose comme ci-dessous devrait fonctionner

from pyspark.sql import Row

def rowExpander(row):
    rowDict = row.asDict()
    valA = rowDict.pop('A')
    for k in rowDict:
        yield Row(**{'A': valA , 'colID': k, 'colValue': row[k]})

newDf = sqlContext.createDataFrame(df.rdd.flatMap(rowExpander))

j'ai pris la réponse Scala que @javadba a écrite et a créé une version Python pour transposer toutes les colonnes dans un DataFrame . Cela pourrait être un peu différent de ce que L'OP demandait...

from itertools import chain
from pyspark.sql import DataFrame


def _sort_transpose_tuple(tup):
    x, y = tup
    return x, tuple(zip(*sorted(y, key=lambda v_k: v_k[1], reverse=False)))[0]


def transpose(X):
    """Transpose a PySpark DataFrame.

    Parameters
    ----------
    X : PySpark ``DataFrame``
        The ``DataFrame`` that should be tranposed.
    """
    # validate
    if not isinstance(X, DataFrame):
        raise TypeError('X should be a DataFrame, not a %s' 
                        % type(X))

    cols = X.columns
    n_features = len(cols)

    # Sorry for this unreadability...
    return X.rdd.flatMap( # make into an RDD
        lambda xs: chain(xs)).zipWithIndex().groupBy( # zip index
        lambda val_idx: val_idx[1] % n_features).sortBy( # group by index % n_features as key
        lambda grp_res: grp_res[0]).map( # sort by index % n_features key
        lambda grp_res: _sort_transpose_tuple(grp_res)).map( # maintain order
        lambda key_col: key_col[1]).toDF() # return to DF

par exemple:

>>> X = sc.parallelize([(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)]).toDF()
>>> X.show()
+---+---+---+
| _1| _2| _3|
+---+---+---+
|  1|  2|  3|
|  4|  5|  6|
|  7|  8|  9|
+---+---+---+

>>> transpose(X).show()
+---+---+---+
| _1| _2| _3|
+---+---+---+
|  1|  4|  7|
|  2|  5|  8|
|  3|  6|  9|
+---+---+---+

une façon très pratique de mettre en œuvre:

from pyspark.sql import Row

def rowExpander(row):
    rowDict = row.asDict()
    valA = rowDict.pop('A')
    for k in rowDict:
        yield Row(**{'A': valA , 'colID' : k, 'colValue' : row[k]})

    newDf = sqlContext.createDataFrame(df.rdd.flatMap(rowExpander)