تحويل عمود نصي في Spark DataFrame

في بيئة تطوير بيانات Spark، يواجه المستخدمون في بعض الأحيان تحدي تقسيم عمود نصي في DataFrame إلى عدة أعمدة منفصلة. واحدة من الطرق المعتادة المقترحة هي استخدام الوظيفة Dataframe.explode، ولكن هذا الأمر يؤدي إلى زيادة في عدد الصفوف مقارنة بعدد الصفوف في الDataFrame الأصلية، وهو ما لا يرغب المستخدم فيه عادة.

لتحقيق الهدف المطلوب، يمكن استخدام وظيفة pyspark.sql.functions.split() بالإضافة إلى بعض العمليات الإضافية. ولكن هذا الأمر ينتج عنه عمودًا مصفوفًا مدمجًا بدلاً من عمودين على مستوى أعلى كما يرغب المستخدم.

باستخدام PySpark، يمكن تحقيق هذا بطريقة شبيهة بتلك التي تم استخدامها في الـ RDDs. يمكن استخدام دالة التعيين withColumn() مع تطبيق دالة تحويل تعمل على القيمة النصية وتفصلها بناءً على المعيار المطلوب. ومن ثم، يمكن تعيين اسماء جديدة للأعمدة المنشأة.

المثال التالي يوضح كيفية القيام بذلك:

pythonCopy code
from pyspark.sql.functions import col, split

# قم بتحميل DataFrame الخاص بك هنا وقم بتخزينه في متغير df

# قم بتقسيم العمود my_str_col باستخدام الفاصل '-' وتخزين القيم في عمودين جديدين
split_col = split(df['my_str_col'], '-')
df = df.withColumn('_col3', split_col.getItem(0))
df = df.withColumn('_col4', split_col.getItem(1))

# احذف العمود الأصلي my_str_col إذا كنت لا تحتاج إليه بعد الآن
df = df.drop('my_str_col')

# يمكنك تغيير أسماء الأعمدة إلى ما تراه مناسباً
df = df.withColumnRenamed('_col3', 'new_col1').withColumnRenamed('_col4', 'new_col2')

# اطبع الـ Schema للتحقق من النتائج
df.printSchema()

# عرض الـ DataFrame بعد تقسيم العمود
df.show()

باستخدام هذا الكود، يجب أن يتمكن المستخدم من تحقيق النتيجة المطلوبة، حيث يتم تقسيم العمود my_str_col إلى اثنين من الأعمدة الجديدة _col3 و _col4، ثم يتم تغيير أسماء الأعمدة إلى new_col1 و new_col2 على التوالي. يمكن للمستخدم أيضًا تخصيص أسماء الأعمدة حسب الحاجة.

بالطبع، سأواصل الشرح وأوضح المزيد من التفاصيل لإكمال المقال.

بمجرد تنفيذ الخطوات المذكورة أعلاه، يتمكن المستخدم الآن من تحويل DataFrame الذي يحتوي على عمود نصي مركب إلى DataFrame يحتوي على الأعمدة المستهدفة بالطريقة المطلوبة.

ومن الجدير بالذكر أنه يمكن تخصيص العملية بما يتناسب مع احتياجات المستخدم، فمثلاً، يمكن إضافة خطوات إضافية لتنظيف البيانات أو تحويل الأنواع، وهذا يعتمد تمامًا على طبيعة البيانات والعملية المطلوبة.

علاوة على ذلك، يجب أن يأخذ المستخدم في الاعتبار أداء العملية، خاصةً مع البيانات الكبيرة. تقسيم العمود النصي في DataFrame يمكن أن يكون عملية مكلفة في حالة بيانات كبيرة، لذا قد يكون من الضروري تقديم أداء أفضل عبر تحسين الاستعلام أو تحسين التوزيع.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدم استخدام هذه الطريقة كنقطة انطلاق لعمليات أخرى في تحليل البيانات أو تحويلها، مثل تطبيق وظائف أخرى من PySpark أو إجراء عمليات التحليل الإحصائي.

باختصار، تقسيم العمود النصي في DataFrame في بيئة Spark هو تحدي يمكن التغلب عليه بسهولة باستخدام الأدوات المتاحة، وهذا يوفر المرونة للمستخدم لتنفيذ العمليات المطلوبة وفقا لاحتياجات مشروعهم وبيئتهم الخاصة.