Pyspark RDD 消除值中的 None ？

如何解决Pyspark RDD 消除值中的 None ？

我是 pyspark RDD 的新手，并且有一个从 JSON 文件中获取的数据帧：

Row(created_at='2021-05-05 23:37:51',hash_tags=None,id=1390088382659895296,replyto_id=None,replyto_user_id=None,retweet_id=13900297910tweet_id=13900297910tweet_id=1390027950tweet_tweet_time=1390088382659895296 ：突发新闻：拜登政府将支持取消对 Covid-19 疫苗的专利保护，这是全球的突破……',user_id=17799542,user_mentions=[Row(id=807095,index=[3,11])])>

这是我的全部代码：

spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName("Python Spark sql basic example") \
    .config("spark.some.config.option","some-value") \
    .getorCreate()


data_rdd = spark.read.option("multiline","true")\
    .json("tweets.json")
 
print(data_rdd.collect()[0])

def extractColumns(record):
    return (record[8],[record[4],record[6]])

ddata_frame = data_rdd.rdd.map(extractColumns)\
    .groupByKey()\
    .map(lambda r: (r[0],list(r[1])))

我以如下形式获取了 RDD 数据： [(17799542,[[无,807095]]),

...

(3094649957,[[None,3094649957],[None,None],None]])]

如何消除值中的 None 以实现以下目标： [(17799542,[807095]),[3094649957,3094649957,3094649957])]

我在下面尝试过但没有工作：

def eliminateNone(record):
    s = list(filter(lambda s: each != None for each in s))
    return (record[0],s)

data_frame.mapValues(eliminateNone)
print(data_frame.collect())

感谢您的帮助。

解决方法

spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName("Python Spark SQL basic example") \
    .config("spark.some.config.option","some-value") \
    .getOrCreate()


data_rdd = spark.read.option("multiline","true")\
    .json("tweets.json")


 
print(data_rdd.collect()[0])

def extractColumns(record):
    return (record[8],[record[3],record[5]])

def merge_values(data):
    result = []
    for l in data:
        for x in l:
            if x != None:
                result.append(x)
    return result

data_frame = data_rdd.rdd.map(extractColumns)\
    .groupByKey()\
    .map(lambda r: (r[0],list(r[1]))) 


data_frame = data_frame.mapValues(merge_values)
print(data_frame.collect())

你可以试试这个。