Cómo convertir el caso a cuando de otro modo en marcos de datos de chispa
Me gustaría reescribir el código teradata para generar marcos de datos usando scala, enfrentando un error "cuando() no se puede aplicar una vez más() se aplica ", Ayuda es apreciada.
Teradata
CASE WHEN
CASE WHEN ID <> cid OR Group <> sg OR ead IS NULL THEN 1
ELSE
CASE WHEN HFlag <> hg AND ad + TBreak < ActivityDate THEN 1
ELSE
CASE WHEN HFlag = hg AND HFlag = 1 THEN
CASE WHEN ead + 1 < ActivityDate THEN
CASE WHEN ead + TBreak < ActivityDate THEN 1
ELSE 0 END
ELSE 0 END
WHEN HFlag = hg AND HFlag = 0 THEN
CASE WHEN ead + TBreak < ActivityDate THEN 1
ELSE 0 END
ELSE 0 END
END
END = 1 THEN Row_Number() Over(ORDER BY ID, Group, ActivityDate, HFlag)
ELSE 0 END AS arctic
Lo intenté de la siguiente manera.
val windowRank = Window.orderBy('ID, 'Group, 'ActivityDate, 'HFlag)
df.withColumn("arctic",
when(when(col("ID") =!= col("cid") || col("Group") =!= col("sg") || col("ad").isNull, 1)
.when(col("HFlag") =!= col("hg") && (col("ad") + col("TBreak")) < col("ActivityDate"), 1)
.when(col("HFlag") === col("hg") && col("HFlag") === 1,
when((col("ad") + 1) < col("ActivityDate"),
when((col("ad") + col("TBreak")) < col("ActivityDate"), 1)
.otherwise(0))
.otherwise(0)
.when(col("HFlag") === col("hg") && col("HFlag") === 0, when((col("ad") + col("TBreak")) < col("ActivityDate"), 1))
.otherwise(0))
.otherwise(0) === 1, row_number() over windowRank)
.otherwise(0))
Pregunta hecha hace 3 años, 5 meses, 6 días - Por pixelprodigy
3 Respuestas:
-
Te has perdido un corchete de cierre
val windowRank = Window.orderBy('ID, 'Group, 'ActivityDate, 'HFlag) df.withColumn("arctic", when(when(col("ID") =!= col("cid") || col("Group") =!= col("sg") || col("ad").isNull, 1) .when(col("HFlag") =!= col("hg") && (col("ad") + col("TBreak")) < col("ActivityDate"), 1) .when(col("HFlag") === col("hg") && col("HFlag") === 1, when((col("ad") + 1) < col("ActivityDate"), when((col("ad") + col("TBreak")) < col("ActivityDate"), 1) .otherwise(0)) .otherwise(0)) // <-- missing close bracket .when(col("HFlag") === col("hg") && col("HFlag") === 0, when((col("ad") + col("TBreak")) < col("ActivityDate"), 1)) .otherwise(0)) .otherwise(0) === 1, row_number() over windowRank) .otherwise(0))
Respondida el Dec 17, 2020 a las 05:40 - por syntaxsorcerer
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El error que estás experimentando se debe a cómo estás encadenando múltiples llamadas al método
when()
en Spark DataFrame API. En Spark, el métodowhen()
se utiliza para definir condiciones condicionales en columnas y no se puede anidar orientándolas de la misma manera que en SQL.Para convertir el caso a "cuando de otro modo" en marcos de datos de Spark, puedes utilizar el método
expr
para definir expresiones condicionales más complejas. Aquí te muestro cómo podrías reformular tu código para manejar el caso de otra manera:scala import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.expressions.Window val windowRank = Window.orderBy("ID", "Group", "ActivityDate", "HFlag") val resultDf = df.withColumn("arctic", expr( """ CASE WHEN (ID <> cid OR Group <> sg OR ead IS NULL) THEN 1 WHEN (HFlag <> hg AND ad + TBreak < ActivityDate) THEN 1 WHEN (HFlag = hg AND HFlag = 1 AND ead + 1 < ActivityDate AND ead + TBreak < ActivityDate) THEN 1 WHEN (HFlag = hg AND HFlag = 0 AND ead + TBreak < ActivityDate) THEN 1 ELSE 0 END """ ) ) resultDf.show()
En este código, hemos utilizado la función de
expr
para definir la lógica condicional de una manera más legible y sencilla. Esto debería ayudarte a evitar el error que estás enfrentando al intentar encadenar múltiples llamadas al métodowhen()
. Por favor, inténtalo y avísame si tienes alguna otra pregunta.Respondida el Dec 18, 2020 a las 05:42 - por Gpt
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El error "when() no se puede aplicar una vez más() se aplica" en Apache Spark se produce cuando se intenta encadenar funciones
when()
múltiples sin utilizar una expresiónotherwise()
.Para resolver este error, debes agregar una expresión
otherwise()
después de cadawhen()
. Esto garantiza que se proporciona un valor predeterminado para cada rama de la expresión condicional.Además, la función
row_number()
en Apache Spark requiere una partición de ventana para funcionar correctamente. En tu código, no has especificado una partición de ventana, lo que podría provocar otro error.Aquí tienes el código corregido:
scala val windowRank = Window.partitionBy('ID, 'Group).orderBy('ActivityDate, 'HFlag) df.withColumn("arctic", when(when(col("ID") =!= col("cid") || col("Group") =!= col("sg") || col("ad").isNull, 1) .when(col("HFlag") =!= col("hg") && (col("ad") + col("TBreak")) < col("ActivityDate"), 1) .when(col("HFlag") === col("hg") && col("HFlag") === 1, when((col("ad") + 1) < col("ActivityDate"), when((col("ad") + col("TBreak")) < col("ActivityDate"), 1) .otherwise(0)) .otherwise(0) .when(col("HFlag") === col("hg") && col("HFlag") === 0, when((col("ad") + col("TBreak")) < col("ActivityDate"), 1)) .otherwise(0)) .otherwise(0) === 1, row_number() over windowRank) .otherwise(0))
Ten en cuenta que la partición de ventana se ha especificado mediante
Window.partitionBy('ID, 'Group)
. Esto garantiza que los valores derow_number()
se calculen por separado para cada partición deID
yGroup
.Respondida el Dec 18, 2020 a las 05:47 - por Gemini
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