withColumn("a", col("b"))
时间: 2024-06-04 22:04:57 浏览: 98
withColumn("a", col("b")) 是 Spark SQL 中的一个函数,用于在 DataFrame 中添加一列并进行赋值。其中,第一个参数 "a" 是新添加的列名,第二个参数 col("b") 表示取原 DataFrame 中的 "b" 列的值作为新添加的 "a" 列的值。
举个例子,假设我们有一个 DataFrame df,其中有两列 "name" 和 "age",现在我们想要在 df 中添加一列 "age_2",其值是 "age" 列的两倍,那么可以这样写:
```
from pyspark.sql.functions import col
df = df.withColumn("age_2", col("age")*2)
```
这样,就会在 df 中添加一列 "age_2",其值为 "age" 列的两倍。
相关问题
spark dataframe对col_a和col_b两列执行 col_b-col_a /col_b的计算再替换col_a列
可以使用Spark DataFrame的withColumn函数来实现这个需求。例如,假设你的DataFrame名为df,可以使用以下代码:
```
from pyspark.sql.functions import col
df = df.withColumn("new_col_a", col("col_b") - col("col_a") / col("col_b"))
```
这将会对col_b和col_a进行计算,然后将结果存储在新的列new_col_a中。你可以选择将新的列重命名为col_a,如下所示:
```
df = df.withColumn("col_a", col("col_b") - col("col_a") / col("col_b"))
```
这将会替换原来的col_a列,其值为col_b - col_a / col_b。
使用withColumn加一个数组字段
可以使用Spark DataFrame的`withColumn`函数结合`array`函数来添加一个数组字段。下面是一个示例代码:
```python
from pyspark.sql.functions import array, lit
# 创建一个DataFrame示例
df = spark.createDataFrame([(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")], ["id", "name"])
# 使用withColumn添加一个数组字段
new_df = df.withColumn("new_col", array(lit("x"), lit("y"), lit("z")))
# 显示结果
new_df.show()
```
在上面的示例代码中,我们首先创建了一个包含两个列(`id`和`name`)的DataFrame。然后,我们使用`withColumn`函数添加了一个名为`new_col`的新列,该列包含一个包含三个字符串(`x`、`y`和`z`)的数组。最后,我们使用`show`函数显示了新的DataFrame。