有一个sql.dataframe，属性分别为eid(主键)、references(数据类型为array)，其中，references中的属性为许多eid组成的数组。现在要求添加新的一列属性，数据类型为array，每行的arry的数据为被其他行的reference包含的eid

您好，我可以回答您的问题。针对您的需求，可以使用以下代码实现：

import pyspark.sql.functions as F

# 假设您的dataframe名为df，新的一列属性名为new_references
df = df.withColumn("new_references", F.array([F.col("eid")]).\
    repeat(F.size(F.col("references"))))

# 将新的一列属性添加到references中
df = df.withColumn("references", F.concat(F.col("references"), F.col("new_references")))

# 删除新的一列属性
df = df.drop("new_references")

以上代码中，我们首先使用`withColumn`方法创建了一个新的一列属性`new_references`，其中每行的数据为被其他行的`references`包含的`eid`。具体实现方式是，使用`repeat`方法将当前行的`eid`重复`references`中`eid`的个数次，然后使用`array`方法将这些重复的`eid`组成一个数组。接着，我们将新的一列属性添加到`references`中，最后删除新的一列属性即可。

希望这个回答能够帮助到您，如果您有任何其他问题，欢迎随时提出。

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sql.dataframe中有一列的数据类型为array，如何统计该列的每一行的数组的长度

您可以使用pyspark.sql.functions.size()函数来获取数组列中每个元素的长度，示例如下：

from pyspark.sql.functions import size

df.select(size(df.array_column)).show()

其中，df为您的DataFrame对象，array_column为您的数组列名。这将返回一个新的DataFrame，其中包含每行数组的长度。

将一个pyspark.sql.dataframe转化为rdd后修改里面的值再转回dataframe

可以使用`rdd.map()`对rdd中的值进行修改，然后使用`spark.createDataFrame()`方法将修改后的rdd转换为新的DataFrame。

假设我们有一个DataFrame `df`，其中包含两列`id`和`value`，我们需要将`value`列中的值加上1，然后将修改后的DataFrame转换回去。

首先，我们需要将DataFrame转换为rdd:

rdd = df.rdd

然后，我们可以使用`rdd.map()`对每个元素进行修改：

new_rdd = rdd.map(lambda x: (x[0], x[1]+1))

这里使用了lambda函数将每个元素的第二个值（即value列）加上1。如果需要修改其他列，可以根据列索引或列名进行修改。

最后，我们可以使用`spark.createDataFrame()`将修改后的rdd转换回DataFrame:

new_df = spark.createDataFrame(new_rdd, schema=df.schema)

这里需要注意，新的DataFrame的schema应该与原始DataFrame的schema相同，否则会出现类型不匹配的错误。