fluent udf力矩编写案例

假设我们有一个包含三个列的DataFrame：'mass'，'distance'和'force'。我们想要使用自定义函数来计算力矩(momentum)。

首先，我们需要导入必要的库：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import FloatType

然后，我们可以定义我们的自定义函数来计算力矩：

def calculate_momentum(mass, distance, force):
    return mass * distance * force

接下来，我们可以使用`udf()`函数将我们的自定义函数转换为UDF：

momentum_udf = udf(calculate_momentum, FloatType())

现在我们可以在DataFrame中使用这个UDF来计算力矩：

from pyspark.sql.functions import col

df = df.withColumn('momentum', momentum_udf(col('mass'), col('distance'), col('force')))

这将在DataFrame中添加一个名为'momentum'的新列，其中包含每行的力矩值。