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。

相关问题

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。

遍历每一列，计算DataFrame每一列的平均值，然后将结果存储到一个新的DataFrame中

没问题，可以回答。对于这个问题，可以使用 pandas 库中的 mean() 函数来计算每一列的平均值，然后通过 DataFrame 构造方法将计算结果存储到一个新的 DataFrame 中，代码示例如下：

import pandas as pd

# 假设原始的 DataFrame 是 df
# 计算每一列的平均值
mean_values = df.mean()

# 将计算结果存储到一个新的 DataFrame 中
result_df = pd.DataFrame({'mean': mean_values})

这样，result_df 就是计算出的每一列的平均值，其中每一行的名字和原 DataFrame 的每一列名字一一对应。