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
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;
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:
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。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
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- 罗志祥《舞状元 (Explicit)》[320K/MP3][66.77MB]
- 尤雅.1997-幽雅精粹2CD【南方】【WAV+CUE】
- 张惠妹.2007-STAR(引进版)【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2008-LOVE情歌集VOL.8【正东】【WAV+CUE】
- 罗志祥《舞状元 (Explicit)》[FLAC/分轨][360.76MB]
- Tank《我不伟大,至少我能改变我。》[320K/MP3][160.41MB]
- Tank《我不伟大,至少我能改变我。》[FLAC/分轨][236.89MB]
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- 群星《继续微笑致敬许冠杰》[低速原抓WAV+CUE]
- 潘秀琼.2003-国语难忘金曲珍藏集【皇星全音】【WAV+CUE】
- 林东松.1997-2039玫瑰事件【宝丽金】【WAV+CUE】