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。

pyspark dataframe将两行的值相加

很高兴回答您的问题。对于您的问题，您可以使用withColumn函数将两行的值相加。下面是示例代码：

from pyspark.sql.functions import col

df = spark.createDataFrame([(1, 2), (3, 4)], ["A", "B"])

df = df.withColumn("C", col("A") + col("B"))

df.show()

+---+---+---+
|  A|  B|  C|
+---+---+---+
|  1|  2|  3|
|  3|  4|  7|
+---+---+---+

希望这可以解决您的问题。请让我知道是否还有其他问题，我会很乐意为您提供帮助。