将数据框列和外部列表传递给 withColumn 下的 udf

我有一个具有以下结构的 Spark 数据框。 bodyText_token 具有标记（已处理/单词集）。我有一个定义关键字的嵌套列表

root
 |-- id: string (nullable = true)
 |-- body: string (nullable = true)
 |-- bodyText_token: array (nullable = true)

keyword_list=[['union','workers','strike','pay','rally','free','immigration',],
['farmer','plants','fruits','workers'],['outside','field','party','clothes','fashions']]

我需要检查每个关键字列表下有多少标记，并将结果添加为现有数据框的新列。 例如：如果tokens =["become", "farmer","rally","workers","student"]结果将是->[1,2,0]

以下功能按预期工作。

def label_maker_topic(tokens,topic_words):
    twt_list = []
    for i in range(0, len(topic_words)):
        count = 0
        #print(topic_words[i])
        for tkn in tokens:
            if tkn in topic_words[i]:
                count += 1
        twt_list.append(count)
    
    return twt_list

我在下面使用了udfwithColumn访问该函数，但出现错误。我认为这是关于将外部列表传递给 udf。有没有办法可以将外部列表和数据框列传递给 udf 并向我的数据框添加新列？

topicWord = udf(label_maker_topic,StringType())
myDF=myDF.withColumn("topic_word_count",topicWord(myDF.bodyText_token,keyword_list))

最干净的解决方案是使用闭包传递附加参数：

def make_topic_word(topic_words):
     return udf(lambda c: label_maker_topic(c, topic_words))

df = sc.parallelize([(["union"], )]).toDF(["tokens"])

(df.withColumn("topics", make_topic_word(keyword_list)(col("tokens")))
    .show())

这不需要任何更改keyword_list或用 UDF 包装的函数。您还可以使用此方法传递任意对象。例如，这可以用于传递列表sets以实现高效查找。

如果您想使用当前的 UDF 并通过topic_words直接你必须首先将其转换为列文字：

from pyspark.sql.functions import array, lit

ks_lit = array(*[array(*[lit(k) for k in ks]) for ks in keyword_list])
df.withColumn("ad", topicWord(col("tokens"), ks_lit)).show()

根据您的数据和要求，可以选择更有效的替代解决方案，这些解决方案不需要 UDF（分解 + 聚合 + 折叠）或查找（散列 + 向量运算）。