使用“選擇Expr”和“堆棧”透視PySpark DataFrame不會產生預期的結果

[麥當娜]

我試圖透視PySpark DataFrame,但我沒有得到正確的結果。

樣本數據集:

#數據準備數據=[(“西班牙”,101、201、301),\(“台灣”,102,202,302),\(“意大利”,103、203、303),\(“中國”,104、204、304)]#創建DataFrame列=(“國家”、“2018”、“2019”、“2002”]df =火花。createDataFrame(=數據、模式=列)df.show(截斷= False)

下麵是我的代碼:

從pyspark。sql導入函數F unpivotExpr =“堆棧(3 ' 2018 ' 2018年,2019年,2019年,2020年,2020年)(CPI),“unPivotDF = df。選擇(“國家”,F.expr (unpivotExpr)) unPivotDF.show ()

結果:

正如你所看到的在上麵的圖片中,列“CPI”的價值是一樣的列“年”,這是出乎意料的時候。

知道解決這個問題嗎?

[UmaMahesh1 · Accepted solution]

嗨@Mohammad軍刀

這個問題是因為列名是類似於一個文本值和它正在提供恒定值的鍵。

為了避免這種情況你可以給下麵的更適當的列名稱。

如果你有其他的方式,你可以明確告訴火花,2018是列值而不是文字時,你也可以試試. .

希望這有助於……

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