pyspark的dataframe如何添加一行新的数据

在PySpark中，DataFrame是一种分布式计算的数据结构，它可以方便地处理大量数据。如果你想向DataFrame中添加一行新数据，可以使用`append()`或者`union()`函数。

1. 使用`append()`方法添加一行数据：

# 假设你已经有了一个名为df的DataFrame
new_data = [your_new_row]  # 'your_new_row'是一个列表，其中包含你要添加的新行数据，每一列的数据对应一个元素

# 确保新数据的列数和DataFrame一致，并将数据转化为Row对象（如果你的数据已经是Row，这步可以跳过）
if isinstance(new_data[0], dict):
    new_data = spark.create_rows(new_data)

# 添加新行
df_with_new_row = df.append(new_data, ignore_index=True)

这里`ignore_index=True`会让新增行的索引从0开始，如果没有这个参数，新行可能会覆盖原有的索引。

2. 如果你想合并两个DataFrame，可以使用`union()`：

other_df = ...  # 另一个DataFrame
full_df = df.union(other_df)  # 这会返回一个新的DataFrame，包含了原df和other_df的所有数据

记得在操作前检查数据是否匹配DataFrame的结构（如列名、数据类型等）。同时，`union()`默认保留所有唯一值，如果需要保留所有数据，可以使用`unionAll()`。