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背景:加入现在有这样的数据,可能一条ocr代表两个label,并且label通过","分隔。我们想把数据转换成下面的。

原始数据:

label ocr 日常行车服务,汽车资讯 去加油站,加完油后直接离开?最开心的可能是加油站的工作人员 社会民生 已致2死20伤 !景区突遭尘卷风袭击,孩子被卷上天!现场画面曝光

目标数据:

label ocr 日常行车服务 去加油站,加完油后直接离开?最开心的可能是加油站的工作人员 汽车资讯 去加油站,加完油后直接离开?最开心的可能是加油站的工作人员 社会民生 已致2死20伤 !景区突遭尘卷风袭击,孩子被卷上天!现场画面曝光

实现办法:

1.通过hive代码:

select ocr,split(tag_info,',') label
from 
(
 select label,ocr 
 from t1
 lateral view explode(split(label,',')) TableName as tag_info 
) t;

要注意的是一定要添加 t 语句另命名。

2.通过python代码:

df0 = pd.DataFrame({'A':[[1,2],[5,6]],'B':[10,-20]})
df0 = df
df0.columns = ['A','B']
rows = []
for i, row in df0.iterrows():
 for a in row.A.split(","):
 rows.append((a, row.B))
df222 = pd.DataFrame(rows, columns=df.columns)
df222

补充知识:hive中的lateral view(侧视图) 与 explode函数的使用

今天偶然间发现了一个hive中列转行的小题目,需要用到lateral view 和 explode函数,刚好借这题说说lateral view 与 explode函数的使用。

题目是这样:

原数据表如下图

movie category 《疑犯追踪》 悬疑,动作,科幻,剧情 《Lie to me》 悬疑,警匪,动作,心理,剧情 《战狼2》 战争,动作,灾难

需求:将电影分类中的数组数据展开。

结果如下:

《疑犯追踪》 悬疑
《疑犯追踪》 动作
《疑犯追踪》 科幻
《疑犯追踪》 剧情
《Lie to me》 悬疑
《Lie to me》 警匪

先简单聊几句理论:explode与lateral view在关系型数据库中本身是不该出现的,因为他的出现本身就是在操作不满足第一范式的数据(每个属性都不可再分),本身已经违背了数据库的设计原理(不论是业务系统还是数据仓库系统),不过大数据技术普及后,很多类似pv,uv的数据,在业务系统中是存贮在非关系型数据库中,用json存储的概率比较大,直接导入hive为基础的数仓系统中,就需要经过ETL过程解析这类数据,explode与lateral view在这种场景下大显身手。

explode作用是处理map结构的字段,使用案例如下:

//建表语句
create table movie_info(
movie string,
category array<string>
)
row format delimited fields terminated by '\t'
collection items terminated by ',';
//加载数据
load data local inpath '/opt/data/movie.txt' into table movie_info;

看下explode函数效果,以拆解category为例,可与原数据表结构对比。

select explode(category) from movie_info;

python 实现 hive中类似 lateral view explode的功能示例

LATERAL VIEW的使用:

用法:

LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias

解释:用于和split, explode等UDTF一起使用,它能够将一列数据拆成多行数据,在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。

select movie,category_name
from movie_info
lateral view explode(category) table_emp as category_name;

效果如下:

python 实现 hive中类似 lateral view explode的功能示例

其中lateral view explode(category) table_emp相当于一个虚拟表,与原表movie_info笛卡尔积关联,也可以多重使用。那么问题就这样解决了。

以上这篇python 实现 hive中类似 lateral view explode的功能示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
python,hive,lateral,view,explode

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。