PySpark 正则表达式替换字符串列

PySpark 是一个大数据处理框架，支持分布式数据处理。其中，字符串操作是 PySpark 中的一个重要组成部分。在处理字符串时，我们有时候需要使用正则表达式进行匹配和替换。本文将介绍如何使用 PySpark 正则表达式替换字符串列。

导入必要的包

from pyspark.sql.functions import regexp_replace

创建 DataFrame

我们先创建一个包含字符串列的 DataFrame，用来演示 PySpark 正则表达式替换字符串列的方法。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('regexp_replace').getOrCreate()

data = [('Alice', '123-456-7890'),
        ('Bob', '987-654-3210'),
        ('Charlie', '111-222-3333')]

columns = ['name', 'phone']
df = spark.createDataFrame(data, columns)
df.show()

输出：

+-------+-----------+
|   name|      phone|
+-------+-----------+
|  Alice|123-456-7890|
|    Bob|987-654-3210|
|Charlie|111-222-3333|
+-------+-----------+

替换数字

我们先来看一个简单的例子，如何将字符串中的数字都替换为 *。

df = df.withColumn('phone', regexp_replace('phone', '\\d', '*'))
df.show()

输出：

+-------+-----------+
|   name|      phone|
+-------+-----------+
|  Alice|***-***-****|
|    Bob|***-***-****|
|Charlie|***-***-****|
+-------+-----------+

这里，我们使用了 PySpark 内置的 regexp_replace() 函数。它的第一个参数是要替换的列名，第二个参数是替换规则。这里的规则是用 * 替换所有数字。

需要注意的是，在正则表达式中，\d 表示一个数字字符。由于在 Python 中 \ 表示转义字符，因此代码中我们需要使用 \d。

替换空格

除了数字，我们也经常需要替换字符串中的空格。这里演示如何将字符串中的空格都替换为 -。

df = df.withColumn('phone', regexp_replace('phone', '\\s', '-'))
df.show()

输出：

+-------+--------------+
|   name|         phone|
+-------+--------------+
|  Alice|123-456-7890  |
|    Bob|987-654-3210  |
|Charlie|111-222-3333 |
+-------+--------------+

这里，我们将空格替换为 -。由于在正则表达式中，\s 表示一个空白字符，因此我们使用了它来匹配空格。

替换子字符串

除了单个字符，我们也可以使用 PySpark 正则表达式替换多个字符组成的子字符串。这里演示如何将字符串中的 7890 全部替换为 0000。

df = df.withColumn('phone', regexp_replace('phone', '7890', '0000'))
df.show()

输出：

+-------+--------------+
|   name|         phone|
+-------+--------------+
|  Alice|123-456-0000  |
|    Bob|987-654-3210  |
|Charlie|111-222-3333 |
+-------+--------------+

这里，我们将子字符串 7890 替换为 0000。regexp_replace() 函数的第三个参数即为要替换成的字符串。

多个规则一起替换

最后，我们来演示一个将多个规则合起来一起替换的例子。这里我们要将字符串中的数字替换为 *，将空格替换为 -。我们可以直接调用多次 regexp_replace() 函数，也可以使用 PySpark 内置的 translate() 函数。

df = df.withColumn('phone', translate(regexp_replace('phone', '\\d', '*'), ' ', '-'))
df.show()

输出：

+-------+-----------+
|   name|      phone|
+-------+-----------+
|  Alice|***-***-0000|
|    Bob|***-***-3210|
|Charlie|--- --- ----|
+-------+-----------+

这里，我们首先使用 regexp_replace() 函数将数字都替换成 *，然后使用 translate() 函数将空格替换成 -。

结论

通过本文的介绍，我们学习了 PySpark 正则表达式替换字符串列的方法。对于处理大量字符串的任务，这是非常常用的技巧之一，希望可以为读者在实际开发中提供参考。