스파크 데이터프레임은 중복된 이름을 가진 열을 식별합니다.

스파크 데이터프레임에서 알고 있는대로, 다음 데이터프레임 스냅샷에 표시된 것처럼 여러 열은 동일한 이름을 가질 수 있습니다:

[
Row(a=107831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0}), a=107831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0})),
Row(a=107831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0}), a=125231, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0047, 3: 0.0, 4: 0.0043})),
Row(a=107831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0}), a=145831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.2356, 2: 0.0036, 3: 0.0, 4: 0.4132})),
Row(a=107831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0}), a=147031, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0})),
Row(a=107831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0}), a=149231, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0032, 2: 0.2451, 3: 0.0, 4: 0.0042}))
]

위의 결과는 자체 데이터 프레임과 결합하여 생성되었습니다. 여기에서는 두 개의 a와 f와 함께 4개의 열이 있음을 확인할 수 있습니다.

문제는 a 열을 사용하여 더 많은 계산을 수행하려고 할 때, a를 선택할 방법을 찾을 수 없다는 것입니다. df[0] 및 df.select('a')를 시도했지만, 둘 다 아래의 오류 메시지를 반환합니다:

AnalysisException: 참조 'a'가 모호합니다. a#1333L, a#1335L이 될 수 있습니다.

Spark API에서 중복된 이름의 열을 다시 식별할 수 있는 방법이 있을까요? 아니면 열 이름을 변경할 수 있는 방법이 있을까요?

답변 1

df1.join(df2, df1['a'] == df2['a']).select(df1['f']).show(2)
##  +--------------------+
##  |                   f|
##  +--------------------+
##  |(5,[0,1,2,3,4],[0...|
##  |(5,[0,1,2,3,4],[0...|
##  +--------------------+

또한 테이블 별칭을 사용할 수도 있습니다:

from pyspark.sql.functions import col
df1_a = df1.alias(df1_a)
df2_a = df2.alias(df2_a)
df1_a.join(df2_a, col('df1_a.a') == col('df2_a.a')).select('df1_a.f').show(2)
##  +--------------------+
##  |                   f|
##  +--------------------+
##  |(5,[0,1,2,3,4],[0...|
##  |(5,[0,1,2,3,4],[0...|
##  +--------------------+

마지막으로 열 이름을 프로그래밍 방식으로 변경할 수도 있습니다:

df1_r = df1.select(*(col(x).alias(x + '_df1') for x in df1.columns))
df2_r = df2.select(*(col(x).alias(x + '_df2') for x in df2.columns))
df1_r.join(df2_r, col('a_df1') == col('a_df2')).select(col('f_df1')).show(2)
## +--------------------+
## |               f_df1|
## +--------------------+
## |(5,[0,1,2,3,4],[0...|
## |(5,[0,1,2,3,4],[0...|
## +--------------------+

df1_r = df1.columns의 각 요소 x에 대해 col(x).alias(x + '_df1')으로 선택합니다.
df2_r = df2.columns의 각 요소 x에 대해 col(x).alias(x + '_df2')으로 선택합니다.
df1_r.join(df2_r, col('a_df1') == col('a_df2')).select(col('f_df1')).show(2)
## +--------------------+
## |               f_df1|
## +--------------------+
## |(5,[0,1,2,3,4],[0...|
## |(5,[0,1,2,3,4],[0...|
## +--------------------+

답변 2

Spark Dataframe 중복된 이름을 가진 열 구별하기 (Distinguish columns with duplicated name in Spark Dataframe)
스파크(Spark)는 대용량의 데이터를 처리하기 위한 분산 컴퓨팅 프레임워크로서, 많은 기능을 제공합니다. 스파크를 사용하면 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 스파크 데이터프레임(Spark Dataframe)은 스파크에서 제공하는 데이터 구조 중 하나입니다. 데이터프레임은 관계형 데이터베이스의 테이블 형태로 데이터를 저장하고 처리하는 방식을 제공합니다.
스파크 데이터프레임은 여러 개의 열(Column)로 구성됩니다. 이 열은 각각의 이름을 가집니다. 하지만 때로는 데이터프레임에 열 이름이 중복된 경우가 발생할 수 있습니다. 이런 경우에는 열을 식별하기 어렵고 데이터 처리에 오류가 발생할 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 데이터프레임에서 중복된 열 이름을 구별해야 합니다.
스파크에서는 중복된 열 이름을 구별하기 위해 몇 가지 방법을 제공합니다. 첫 번째 방법은 열의 인덱스를 활용하는 것입니다. 열의 인덱스는 데이터프레임에서 해당 열의 순서를 나타냅니다. 이를 활용하여 열 이름이 중복된 경우, 인덱스를 통해 이름을 구별할 수 있습니다. 이 방법은 간단하고 명확하지만, 열의 순서가 변경되면 문제가 발생할 수 있습니다.
두 번째 방법은 컬럼 집합(ColumnSet)을 활용하는 것입니다. 컬럼 집합은 데이터프레임에서 사용하는 전체 열의 집합을 의미합니다. 컬럼 집합을 사용하여 중복된 열 이름을 확인하고 처리할 수 있습니다. 이는 더욱 유연하고 안정적인 방법이지만, 조금 더 복잡할 수 있습니다.
스파크 데이터프레임에서 중복된 열 이름을 구별하는 방법은 다음과 같습니다. 우선, `columns` 메서드를 사용하여 데이터프레임의 열 이름들을 조회합니다. 조회된 열 이름은 배열 형태로 반환됩니다. 이 배열을 `Set` 으로 변환하여 중복된 열 이름을 확인할 수 있습니다. 중복된 열 이름을 확인한 후, 각 열 이름 뒤에 인덱스를 추가하거나 다른 이름을 부여하여 열 이름을 고유하게 만들 수 있습니다.
예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임이 있다고 가정해봅시다.
```
+----+----+----+
|col1|col2|col1|
+----+----+----+
| 1| 2| 3|
+----+----+----+
```
이 경우, `columns` 메서드를 사용하여 열 이름을 조회하면 `[col1, col2, col1]` 배열이 반환됩니다. 이 배열을 `Set`으로 변환하면 중복된 열 이름이 확인됩니다. 중복된 열 이름을 처리하기 위해 인덱스를 추가하거나 다른 이름을 부여할 수 있습니다. 예를 들어, 중복된 `col1`의 경우, `col1_1`과 `col1_2`와 같이 이름을 변경할 수 있습니다.
이렇게 중복된 열 이름을 구별하여 처리하는 것은 스파크 데이터프레임의 정확한 분석과 처리를 위해 매우 중요합니다. 중복된 열 이름을 구별하는 방법을 잘 이해하고 사용함으로써 데이터프레임을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 이를 통해 스파크 데이터프레임을 사용한 데이터 처리 작업을 보다 원활하게 수행할 수 있습니다.
이와 같이 스파크 데이터프레임에서 중복된 열 이름을 구별하는 방법을 알아보았습니다. 중복된 열 이름은 데이터 처리 과정에서 오류를 발생시킬 수 있으므로, 항상 열 이름의 중복을 확인하고 처리하는 것이 좋습니다. 스파크의 다양한 기능과 함께 중복된 열 이름을 효율적으로 구별하여 사용하면, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 처리 작업을 수행할 수 있습니다.