Spark SQL中列轉行（UNPIVOT）的兩種方法

行列之間的互相轉換是ETL中的常見需求，在Spark SQL中，行轉列有內建的PIVOT函數可用，沒什么特別之處。而列轉行要稍微麻煩點。本文整理了2種可行的列轉行方法，供參考。

 

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測試數據准備

本文的環境是Windows 10, Spark 2.4，開發語言是Python。首先構建一點初始測試數據，

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('TestAPP').enableHiveSupport().getOrCreate()

df = spark.createDataFrame([('數學','張三',88), ('語文','張三',92), ('英語','張三',77),
                            ('數學','王五',65), ('語文','王五',87), ('英語','王五',90),
                            ('數學','李雷',67), ('語文','李雷',33), ('英語','李雷',24),
                            ('數學','宮九',77), ('語文','宮九',87), ('英語','宮九',90)
                           ], ['科目','姓名','分數']).orderBy('科目')

df.show()

執行程序，可以看到數據如下，

    +----+----+----+
    |科目|姓名|分數|
    +----+----+----+
    |數學|張三|  88|
    |數學|李雷|  67|
    |數學|宮九|  77|
    |數學|王五|  65|
    |英語|張三|  77|
    |英語|宮九|  90|
    |英語|李雷|  24|
    |英語|王五|  90|
    |語文|李雷|  33|
    |語文|宮九|  87|
    |語文|張三|  92|
    |語文|王五|  87|
    +----+----+----+

行轉列

如上述，使用PIVOT函數即可實現行轉列，

df.createOrReplaceTempView('scores')

sql_content = '''select * from scores 
                 pivot
   ( sum(`分數`) for `姓名` in ('張三','王五','李雷','宮九') )          
              '''

df_pivot = spark.sql(sql_content)

df_pivot.show()

 得到結果，

+----+----+----+----+----+
|科目|張三|王五|李雷|宮九|
+----+----+----+----+----+
|數學|  88|  65|  67|  77|
|英語|  77|  90|  24|  90|
|語文|  92|  87|  33|  87|
+----+----+----+----+----+

列轉行

本文整理的兩種辦法是使用Spark中的stack函數和lateral view + explode函數，

stack()

stack(n, expr1, ..., exprk) - 會將expr1, ..., exprk 分割為n行.

df_pivot.createOrReplaceTempView('v_pivot')

sql_content = '''select `科目`, stack(4, '張三', `張三`, '王五', `王五`, '李雷', `李雷`, '宮九', `宮九`) as (`姓名`, `分數` ) from  v_pivot             
              '''

df_unpivot1 = spark.sql(sql_content)

df_unpivot1.show()

可以看到，結果的結構和初始數據的結構相同，

+----+----+----+
|科目|姓名|分數|
+----+----+----+
|數學|張三|  88|
|數學|王五|  65|
|數學|李雷|  67|
|數學|宮九|  77|
|英語|張三|  77|
|英語|王五|  90|
|英語|李雷|  24|
|英語|宮九|  90|
|語文|張三|  92|
|語文|王五|  87|
|語文|李雷|  33|
|語文|宮九|  87|
+----+----+----+

 

lateral view + explode()

explode函數可以把數組分割為多行，比如，

> SELECT explode(array(10, 20));
 10
 20

lateral view使用表生成函數將每個輸入行轉換為0或多個輸出行。最常見的用法是和explode函數一起使用。

sql_content = '''select `科目`, split(temp1, ':')[0] as `姓名`, split(temp1, ':')[1] as `分數`
                 from(               
                   select `科目`, concat(
                                     '張三:', `張三`, ',',
                                     '王五:', `王五`, ',',
                                     '李雷:', `李雷`, ',',
                                     '宮九:', `宮九`
                                     )  temp
                   from v_pivot
                 ) lateral view explode(split(temp, ',')) as temp1
              '''
df_unpivot2 = spark.sql(sql_content)

df_unpivot2.show()

結果同上，

+----+----+----+
|科目|姓名|分數|
+----+----+----+
|數學|張三|  88|
|數學|王五|  65|
|數學|李雷|  67|
|數學|宮九|  77|
|英語|張三|  77|
|英語|王五|  90|
|英語|李雷|  24|
|英語|宮九|  90|
|語文|張三|  92|
|語文|王五|  87|
|語文|李雷|  33|
|語文|宮九|  87|
+----+----+----+

 

參考鏈接：Spark SQL, Built-in Functions

Spark實現行列轉換pivot和unpivot

hive lateral view 與 explode詳解

SQL Guide