Scala APIを使用して、既存のDataFrameに「CASE WHEN ... ELSE ...」計算列を追加しようとしています。
color
Red
Green
Blue
必要なデータフレーム(SQL構文:CASE WHEN color == Green THEN 1 ELSE 0 END AS bool):
color bool
Red 0
Green 1
Blue 0
このロジックをどのように実装すればよいですか?
今後のSPARK 1.4.0リリース(数日中にリリースされる予定です)。when/ otherwise構文を使用できます。
// Create the dataframe
val df = Seq("Red", "Green", "Blue").map(Tuple1.apply).toDF("color")
// Use when/otherwise syntax
val df1 = df.withColumn("Green_Ind", when($"color" === "Green", 1).otherwise(0))
SPARK 1.3.0を使用している場合、UDFの使用を選択できます。
// Define the UDF
val isGreen = udf((color: String) => {
if (color == "Green") 1
else 0
})
val df2 = df.withColumn("Green_Ind", isGreen($"color"))
Spark 1.5.0:SQL構文expr関数も使用できます
val df3 = df.withColumn("Green_Ind", expr("case when color = 'green' then 1 else 0 end"))
または単純なspark-sql
df.registerTempTable("data")
val df4 = sql(""" select *, case when color = 'green' then 1 else 0 end as Green_ind from data """)
私はこれを見つけました:
https://issues.Apache.org/jira/browse/SPARK-381
spark 2.1.0:
import sqlContext._
val rdd = sc.parallelize((1 to 100).map(i => Record(i, s"val_$i")))
rdd.registerTempTable("records")
println("Result of SELECT *:")
sql("SELECT case key when '93' then 'ravi' else key end FROM records").collect()
私は長い間探していたので、ここにSPARK 2.1 Java with group by- for other Java users 。
import static org.Apache.spark.sql.functions.*;
//...
Column uniqTrue = col("uniq").equalTo(true);
Column uniqFalse = col("uniq").equalTo(false);
Column testModeFalse = col("testMode").equalTo(false);
Column testModeTrue = col("testMode").equalTo(true);
Dataset<Row> x = basicEventDataset
.groupBy(col(group_field))
.agg(
sum(when((testModeTrue).and(uniqTrue), 1).otherwise(0)).as("tt"),
sum(when((testModeFalse).and(uniqTrue), 1).otherwise(0)).as("ft"),
sum(when((testModeTrue).and(uniqFalse), 1).otherwise(0)).as("tf"),
sum(when((testModeFalse).and(uniqFalse), 1).otherwise(0)).as("ff")
);