spark怎么把dateframe中的一列数据添加到另一列

Spark DataFrame 中，如果你想要将一列数据添加到另一列，通常不需要像SQL那样直接操作两列，因为DataFrame本质上是不可变的。但是，你可以创建一个新的列，其中包含原有的信息和你想加入的数据。这里有一个简单的例子，假设你有`df` DataFrame，并想在名为`columnA`的列基础上计算出`new_column`：

from pyspark.sql.functions import pandas_udf, Column

# 假设你需要在`columnA`的基础上增加每个元素的一个固定值，比如5
add_value = 5

@pandas_udf(returnType=df['columnA'].dataType)
def add_to_column(columnA):
    return columnA + add_value

df_with_new_column = df.withColumn('new_column', add_to_column(df['columnA']))

在这个例子中，`pandas_udf`是一个用户定义函数，它允许你在DataFrame上执行类似Pandas的操作。`withColumn`方法则用于向DataFrame中添加新的列。

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用Scala语言过滤spark dataframe某一列不含0.0的数据

你可以使用`filter`函数结合`!==`操作符来实现过滤某一列不含0.0的数据，具体代码如下：

import org.apache.spark.sql.functions.col

val df_filtered = df.filter(col("your_column_name") !== 0.0)

其中，`df`为你的DataFrame对象，`your_column_name`为你要过滤的列名。这段代码会返回一个新的DataFrame对象`df_filtered`，其中不包含任何一行的`your_column_name`列值为0.0的数据。

spark dataframe过滤某一列不含0.0的数据

你可以使用`filter`函数结合`!=`操作符来实现过滤某一列不含0.0的数据，具体代码如下：

from pyspark.sql.functions import col

df_filtered = df.filter(col("your_column_name") != 0.0)

其中，`df`为你的DataFrame对象，`your_column_name`为你要过滤的列名。这段代码会返回一个新的DataFrame对象`df_filtered`，其中不包含任何一行的`your_column_name`列值为0.0的数据。