Explicación de PySpark explode() y explode_outer()

En el mundo del análisis de datos, la manipulación de columnas es un proceso crucial. PySpark, el motor de procesamiento de Big Data de Apache Spark, tiene una funcionalidad importante que permite dividir una columna de matriz o estructura en varias filas, lo que se llama explotación. Este proceso es útil para trabajar con datos anidados y, en particular, con estructuras enriquecidas.

En esta guía, se explicará en detalle el uso de PySpark explode() y explode_outer() con ejemplos prácticos. Se abordarán algunos aspectos importantes de estos métodos y su comparación.

¿Qué significa el método PySpark explode()?

La función explode() se usa para transformar una columna o columna de matriz en varias filas, duplicando las otras columnas como sea necesario. Esto genera un conjunto de filas donde cada fila contiene un valor de matriz desplegado.

Por ejemplo, si hay una columna con el nombre "nombres" que contiene diferentes listas de nombres, la función explode() distribuirá estos nombres en nuevas filas. Por lo tanto, si una fila en una tabla tiene una lista de nombres ['Juan', 'Maria'], esta fila se dividirá en dos filas: una fila con el nombre 'Juan' y otra con el nombre 'Maria'.

Ejemplo de PySpark explode()

Veamos un ejemplo de PySpark explode() con más detalles. Digamos que tenemos un dataframe con la siguiente estructura:

| id | nombres |
|----|--------------|
| 1 | ['Juan', 'Maria'] |
| 2 | ['Pedro', 'Lucia', 'Juana'] |

Si usamos PySpark explode() en la columna 'nombres', obtendremos el siguiente resultado:

| id | nombres |
|----|--------------|
| 1 | 'Juan' |
| 1 | 'Maria' |
| 2 | 'Pedro' |
| 2 | 'Lucia' |
| 2 | 'Juana' |

Otra forma en la que podemos hacer lo mismo es usando el método con "selectExpr":

from pyspark.sql.functions import explode
df.selectExpr("id", "explode(nombres)")

¿Qué significa el método PySpark explode_outer()?

A diferencia de la función explode(), la función explode_outer() permite manejar con elegancia los campos de matriz nulos. A menudo se encuentra en los casos en que se deben de agrupar tablas o hacer joins.

En el caso de la función explode_outer(), genera un despliegue similar al de explode pero cuando encuentra una lista nula crea un registro idéntico a los demás pero con un NULL en la columna.

Ejemplo de PySpark explode_outer()

Veamos un ejemplo de PySpark explode_outer() con más detalles. Digamos que tenemos un dataframe con la siguiente estructura:

| id | nombres |
|----|--------------|
| 1 | ['Juan', 'Maria'] |
| 2 | null |
| 3 | ['Pedro', 'Lucia', 'Juana'] |

Si usamos PySpark explode_outer() en la columna 'nombres', obtendremos el siguiente resultado:

| id | nombres |
|----|--------------|
| 1 | 'Juan' |
| 1 | 'Maria' |
| 2 | null |
| 3 | 'Pedro' |
| 3 | 'Lucia' |
| 3 | 'Juana' |

En el caso de que nombres sea nulo, la función explode_outer() agregará una fila nula.

Conclusiones

Pyspark explode() y explode_outer() son métodos útiles para desplegar columnas de matriz en una tabla. La diferencia principal entre ellos es que la función explode() no maneja casos con campos nulos mientras que explode_outer() puede agrupar tablas o hacer joins con campos nulos pero retornar una fila en el caso de encontrar una lista nula.

Preguntas frecuentes

¿Qué paquetes se necesitan para usar PySpark explode() y explode_outer()?

Los paquetes necesarios para utilizar PySpark explode() y explode_outer() son 'pyspark.sql.functions' y 'pyspark.sql.types'.

¿Cómo se manejan los casos de matrices anidadas?

PySpark explode() y explode_outer() pueden manejar matrices anidadas simplemente llamando dos funciones "explode" en cascada, en el caso de una matriz dentro de una matriz, o un "explode_outer" y un "explode", si la matriz anidada incorpora casos nulos.

¿Cuáles son las limitaciones de PySpark explode() y explode_outer()?

Es posible que explode() no pueda manejar casos con campos nulos en datos en un formato diferente. A su vez, explode_outer() produce un registro por cada fila dentro de la matriz, lo que puede hacer que la tabla se llene rápidamente con muchos registros, retornado nulls para campos nulos.

¿Es PySpark útil en el contexto de Big Data?

Sí. La potencia de los frameworks Big Data como PySpark, que ejecutan códigos en paralelo, es aprovechar una gran cantidad de recursos para procesar y analizar una enorme cantidad de datos, en muy poco tiempo.

Ejemplos de Códigos

En esta sección se van a presentar algunos ejemplos de cómo usar PySpark explode() y explode_outer().

Para la función explode():


from pyspark.sql.functions import explode
df.select("*", explode("nombres").alias("nombre")).show()


Para la función explode_outer():


from pyspark.sql.functions import explode_outer
df.select("*", explode_outer("nombres").alias("nombre")).show()


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