Работа со столбцом типа массив
Доступна SQL-функция udf, а также датафрейм df_before типа DataFrame[doc: array<string>, in: array<string>, out: array<string>].
Переменная TRIVIAL_TOKENS является множеством. Она содержит слова, которые необходимо удалить.
Это упражнение является частью курса
Введение в Spark SQL на Python
Инструкции к упражнению
- Выведите строки
df_before, в которых столбецdocсодержит элемент5. - Создайте UDF, которая удаляет из столбца-массива элементы, входящие в
TRIVIAL_TOKENS. Порядок элементов сохранять не обязательно. - Удалите из столбцов
inиoutвdf2токены, присутствующие вTRIVIAL_TOKENS.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Show the rows where doc contains the item '5'
df_before.where(array_contains('doc', '____')).show()
# UDF removes items in TRIVIAL_TOKENS from array
rm_trivial_udf = udf(lambda x:
list(set(x) - ____) if x
else x,
ArrayType(____()))
# Remove trivial tokens from 'in' and 'out' columns of df2
df_after = df_before.withColumn('in', ____('in'))\
.withColumn('out', ____('out'))
# Show the rows of df_after where doc contains the item '5'
df_after.where(array_contains('doc','5')).show()