Reformar / pivotar datos en Spark RDD y / o Spark DataFrames
Tengo algunos datos en el siguiente formato (RDD o Spark DataFrame):
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
rdd = sc.parallelize([('X01',41,'US',3),
('X01',41,'UK',1),
('X01',41,'CA',2),
('X02',72,'US',4),
('X02',72,'UK',6),
('X02',72,'CA',7),
('X02',72,'XX',8)])
# convert to a Spark DataFrame
schema = StructType([StructField('ID', StringType(), True),
StructField('Age', IntegerType(), True),
StructField('Country', StringType(), True),
StructField('Score', IntegerType(), True)])
df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)
Lo que me gustaría hacer es 'remodelar' los datos, convertir ciertas filas en el país (específicamente en EE. UU., Reino Unido y CA) en columnas:
ID Age US UK CA
'X01' 41 3 1 2
'X02' 72 4 6 7
Esencialmente, necesito algo en la línea de Pythonpivot
Flujo de trabajo:
categories = ['US', 'UK', 'CA']
new_df = df[df['Country'].isin(categories)].pivot(index = 'ID',
columns = 'Country',
values = 'Score')
Mi conjunto de datos es bastante grande, así que realmente no puedocollect()
e ingiere los datos en la memoria para hacer la remodelación en Python. ¿Hay alguna manera de convertir Python.pivot()
en una función invocable al mapear un RDD o un Spark DataFrame? ¡Cualquier ayuda sería apreciada!