pyspark dataframe计算每一行的和放到一个新的列中

可以使用`withColumn`和`sum`函数来实现。具体代码如下：

from pyspark.sql.functions import col, sum

# 假设df是一个DataFrame，有列a,b,c
# 计算每一行的和，将结果放到一个新的列中
df = df.withColumn("sum", sum(col("a"), col("b"), col("c")))

这段代码会将DataFrame中每一行的`a`、`b`、`c`列的值相加，然后将结果放到一个名为`sum`的新列中。您可以根据自己的需要更改列名和列选择条件。

相关问题

pysparkdataframe中 怎么把一列数据放到转换成list型

您可以使用Pyspark DataFrame的`collect()`方法将数据列转换为列表。例如，假设您的DataFrame名为df，您可以使用以下命令将名为"column_name"的列转换为列表：

list_data = df.select("column_name").rdd.flatMap(lambda x: x).collect()

注意：如果数据量很大，建议不要使用这种方法，因为将数据收集到驱动程序可能会导致内存不足错误。

pyspark DataFrame中每一行的a、b、c、d列的值相加，然后将结果放到一个名为total的新列中

A:

可以使用`withColumn`方法，并将每一行的`a`,`b`,`c`,`d`列的值相加，然后赋值给`total`列。

示例代码：

from pyspark.sql.functions import col

df = df.withColumn("total", col("a") + col("b") + col("c") + col("d"))

此处假设`pyspark`的`DataFrame`已经被正确的初始化，并且包含名为`a`, `b`, `c`, `d`的列。然后在每一行中将这4列的值加起来然后存储到一个名为`total`的新列中。