使用 Pandas UDF 重新索引日期会导致“java.lang.NullPointerException”

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如何解决使用 Pandas UDF 重新索引日期会导致“java.lang.NullPointerException”？

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我有一个 spark 数据框，其中包含一组定义组的分类列、一个日期列和几个带有数值的列。某些组的日期不跨越整个范围，从 date.min() 到 date.max()，我试图“重新索引”数据框以填补空白。我可以在熊猫中做到这一点，但以下 grouped_map 不起作用：

scheR_645_11845@a_df = input_df.scheR_645_11845@a

@pandas_udf(scheR_645_11845@a_df,PandasUDFType.GROUPED_MAp)
def my_udf(df):
  df = df.sort_values(by='date')
  
  df = df.set_index('date')
  df = df.asfreq('D')
  df = df.reset_index(level='date')

  return df

output_df = input_df.groupby('cat_col_a','cat_col_B').apply(my_udf)

如标题中所述，结果 spark 失败并出现“java.lang.NullPointerException”错误 - 原始数据帧没有缺失值，无论如何架构具有可为空的列。此外，在 Pandas 数据帧样本（通过 topandas() 获得）上执行普通函数会返回预期结果。关于可能导致此问题的原因有什么想法吗？

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解决方法

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大佬总结

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