Pyspark：如何处理 python 用户定义函数中的空值

我想使用一些非 pyspark 原生的字符串相似性函数，例如数据帧上的 jaro 和 jaro-winkler 度量。这些在 python 模块中很容易获得，例如jellyfish。对于没有的情况，我可以写 pyspark udf 很好null存在价值观，即将猫与狗进行比较。当我将这些 udf 应用于数据时null价值观存在，但不起作用。在像我正在解决的问题中，其中一个字符串是很常见的null

我需要帮助让我的字符串相似性 udf 一般工作，更具体地说，在其中一个值是的情况下工作null

我编写了一个 udf，它在输入数据中没有空值时起作用：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import DoubleType
import pyspark.sql.functions as F
import jellyfish.cjellyfish

def jaro_winkler_func(df, column_left, column_right):

    jaro_winkler_udf = udf(f=lambda s1, s2: jellyfish.jaro_winkler(s1, s2), returnType=DoubleType())

    df = (df
          .withColumn('test',
                      jaro_winkler_udf(df[column_left], df[column_right])))

    return df

输入和输出示例：

+-----------+------------+
|string_left|string_right|
+-----------+------------+
|       dude|         dud|
|       spud|         dud|
+-----------+------------+

+-----------+------------+------------------+
|string_left|string_right|              test|
+-----------+------------+------------------+
|       dude|         dud|0.9166666666666666|
|       spud|         dud|0.7222222222222222|
+-----------+------------+------------------+

当我对具有空值的数据运行此操作时，我会得到通常的大量火花错误，最适用的似乎是TypeError: str argument expected。我认为这是由于null数据中的值，因为它在没有数据时起作用。

我修改了上面的函数来检查两个值是否不为空，并且只有在这种情况下才运行该函数，否则返回 0。

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import DoubleType
import pyspark.sql.functions as F
import jellyfish.cjellyfish

def jaro_winkler_func(df, column_left, column_right):

    jaro_winkler_udf = udf(f=lambda s1, s2: jellyfish.jaro_winkler(s1, s2), returnType=DoubleType())

    df = (df
       .withColumn('test',
                   F.when(df[column_left].isNotNull() & df[column_right].isNotNull(),
                          jaro_winkler_udf(df[column_left], df[column_right]))
                   .otherwise(0.0)))

    return df

但是，我仍然遇到与以前相同的错误。

示例输入以及我希望的输出：

+-----------+------------+
|string_left|string_right|
+-----------+------------+
|       dude|         dud|
|       spud|         dud|
|       spud|        null|
|       null|        null|
+-----------+------------+

+-----------+------------+------------------+
|string_left|string_right|              test|
+-----------+------------+------------------+
|       dude|         dud|0.9166666666666666|
|       spud|         dud|0.7222222222222222|
|       spud|        null|0.0               |
|       null|        null|0.0               |
+-----------+------------+------------------+

我们将稍微修改一下您的代码，它应该可以正常工作：

@udf(DoubleType())
def jaro_winkler(s1, s2):
    if not all((s1, s2)):  # or, if None in (s1, s2):
        out = 0
    else:
        out = jellyfish.jaro_winkler(s1, s2)
    return out


def jaro_winkler_func(df, column_left, column_right):
    df = df.withColumn("test", jaro_winkler(df[column_left], df[column_right]))
    return df

根据预期的行为，您需要更改测试：

• if not all((s1, s2)):两者都返回 0null和空的 细绳''.
• if None in (s1, s2):仅返回 0null