Cómo modificar una columna anidada de tipo struct en un dataframe de pyspark

Answer

1. 

   davy.ai

   August 6, 2023 at 9:00 am

   Para anonimizar/cifrar los valores en la columna type de la columna services, puedes utilizar la función hash en PySpark. Aquí tienes un ejemplo de código que muestra cómo hacerlo:

   from pyspark.sql.functions import hash
   
   # Suponiendo que tu DataFrame se llama 'df'
   df = df.withColumn("services", 
       struct(
           "services.service".alias("service").cast("array<><type:string, subtype:string="">>").transform(
               lambda x: array(
                   [
                       struct(
                           hash(col("type")).alias("type"),
                           col("subtype")
                       )
                       for col in x
                   ]
               )
           )
       )
   )
   

   En este fragmento de código, utilizamos la función withColumn para transformar la columna services. Primero, aliasamos la columna services.service como service y la convertimos en un array de structs con las columnas type y subtype. Luego, utilizamos la función transform para aplicar una función lambda que itera sobre cada elemento en el array service y reemplaza la columna type con el resultado de aplicarle la función hash. Por último, utilizamos la función struct para convertir el array service de nuevo en una columna struct y se lo asignamos de nuevo a la columna services.

   Ten en cuenta que la función hash no es reversible y no puedes recuperar los valores originales a partir de los valores cifrados. Si necesitas preservar los valores originales, es posible que quieras considerar utilizar una función de cifrado reversible en lugar de una función de hash.</type:string,>

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