背景

做过数据清洗ETL工作的都知道，行列转换是一个常见的数据整理需求。在不同的编程语言中有不同的实现方法，比如SQL中使用case+group，或者Power BI的M语言中用拖放组件实现。今天正好需要在pyspark中处理一个数据行列转换，就把这个方法记录下来。

首先明确一下啥叫行列转换，因为这个叫法也不是很统一，有的地方叫转置，有的地方叫透视，不一而足。我们就以下图为例，定义如下：

• 从左边这种变成右边这种，叫透视（pivot）
• 反之叫逆透视（unpivot）

Spark实现

构造样本数据

首先我们构造一个以行格式保存数据的数据集

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('JupyterPySpark').enableHiveSupport().getOrCreate()

import pyspark.sql.functions as F

# 原始数据 
df = spark.createDataFrame([('2018-01','项目1',100), ('2018-01','项目2',200), ('2018-01','项目3',300),
                            ('2018-02','项目1',1000), ('2018-02','项目2',2000), ('2018-03','项目x',999)
                           ], ['年月','项目','收入'])
复制代码

样本数据如下，我们可以看到，每一个项目在指定月份都只有一行记录，并且项目是稀疏的。即，不是每个项目都会出现在每一个月份中，如项目2仅出现在2018-01当中。

+-------+---+----+
|  年月| 项目|  收入|
+-------+---+----+
|2018-01|项目1| 100|
|2018-01|项目2| 200|
|2018-01|项目3| 300|
|2018-02|项目1|1000|
|2018-02|项目2|2000|
|2018-03|项目x| 999|
+-------+---+----+
复制代码

透视Pivot

透视操作简单直接，逻辑如下

• 按照不需要转换的字段分组，本例中是年月；
• 使用pivot函数进行透视，透视过程中可以提供第二个参数来明确指定使用哪些数据项；
• 汇总数字字段，本例中是收入；

代码如下

df_pivot = df.groupBy('年月')\
                .pivot('项目', ['项目1','项目2','项目3','项目x'])\
                .agg(F.sum('收入'))\
                .fillna(0)
复制代码

结果如下

+-------+----+----+---+---+
| 年月| 项目1| 项目2|项目3|项目x|
+-------+----+----+---+---+
|2018-03|   0|   0|  0|999|
|2018-02|1000|2000|  0|  0|
|2018-01| 100| 200|300|  0|
+-------+----+----+---+---+
复制代码

逆透视Unpivot

Spark没有提供内置函数来实现unpivot操作，不过我们可以使用Spark SQL提供的stack函数来间接实现需求。有几点需要特别注意：

• 使用selectExpr在Spark中执行SQL片段；
• 如果字段名称有中文，要使用反引号**`** 把字段包起来；

代码如下

df_pivot.selectExpr("`年月`", 
                    "stack(4, '项目1', `项目1`,'项目2', `项目2`, '项目3', `项目3`, '项目x', `项目x`) as (`项目`,`收入`)")\
            .filter("`收入` > 0 ")\
            .orderBy(["`年月`", "`项目`"])\
            .show()
复制代码

结果如下

+-------+---+----+
|     年月| 项目|  收入|
+-------+---+----+
|2018-01|项目1| 100|
|2018-01|项目2| 200|
|2018-01|项目3| 300|
|2018-02|项目1|1000|
|2018-02|项目2|2000|
|2018-03|项目x| 999|
+-------+---+----+

相关文章