怎么写这个作业创建UDF程序实现比较两列数值是否相等，若比较的两列数值不相等，则输出两列数 值中较小的值，以及两列数值相加的计算结果。

在Python环境下，特别是Pandas库中，你可以编写一个用户自定义函数（User Defined Function，简称UDF）来完成这样的任务。首先，你需要导入必要的库：

import pandas as pd

# 如果使用Apache Spark DataFrame，需要从pyspark.sql.functions导入udf
from pyspark.sql.functions import udf

然后，你可以定义一个函数，比如`compare_values`，它接受两个参数，代表要比较的两列数据，并检查它们是否相等。如果相等，返回它们本身；如果不等，返回较小的值和它们的和：

def compare_values(column1, column2):
    if column1 == column2:
        return column1, column1 + column2
    else:
        smaller_value = min(column1, column2)
        sum_value = column1 + column2
        return smaller_value, sum_value

接着，你可以使用`udf`将这个函数转换成Spark UDF，以便可以在DataFrame上应用：

# 如果是在Spark环境
column1_udf = udf(compare_values, returnType=...,  # 需要确定正确的返回类型，例如：pd.Series if column1 and column2 are numeric
column2_udf = udf(lambda x, y: (x, y), returnType=...)  # 类似地确定返回类型

# 对DataFrame操作
df['new_column'] = df.apply(lambda row: column1_udf(row['column1'], row['column2'])[0], axis=1)
df['sum_column'] = df.apply(lambda row: column1_udf(row['column1'], row['column2'])[1], axis=1)