pyspark追加新列,新列默认为null

在PySpark中，可以使用`withColumn`方法来添加新列，然后使用`lit`函数将其默认值设置为null。

例如，假设我们有一个名为`df`的DataFrame，我们想要添加一个名为`new_col`的新列，默认为null：

from pyspark.sql.functions import lit

df = df.withColumn("new_col", lit(None))

这将在`df`中添加一个名为`new_col`的新列，其所有行的值都为null。

相关问题

pyspark追加新列

要在pyspark中追加新列，可以使用`withColumn`方法。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql.functions import col

# 原有数据集
df = spark.read.csv("path/to/csv")

# 创建新列
new_col = col("column1") + col("column2")

# 追加新列到数据集中
df = df.withColumn("new_column", new_col)

# 展示新数据集
df.show()

这个例子中，我们使用`col`方法来获取指定列的引用。然后我们将它们相加以创建一个新的列。最后，我们使用`withColumn`方法将新列追加到数据集中。注意，新的数据集被赋值给了原来的变量`df`，所以在展示新数据集时，我们使用了`show`方法。

dataframe数组做元素,如何将元素追加到spark dataframe的数组列？

### 回答1：
可以使用Spark DataFrame的内置函数`array_append`将元素追加到数组列中。具体步骤如下：

1. 导入`pyspark.sql.functions`模块

from pyspark.sql.functions import array_append

2. 使用`array_append`函数将元素追加到数组列中

df = df.withColumn("array_col", array_append(df.array_col, "new_element"))

其中，`df`是原始的DataFrame，`array_col`是要追加元素的数组列，`new_element`是要追加的新元素。

注意：`array_append`函数返回的是一个新的列，因此需要使用`withColumn`方法将其添加到原始DataFrame中。

### 回答2：
Spark DataFrame是一种分布式数据集合，它由已命名的列组成，可以看作是一个关系型数据库表格。同时，DataFrame也可以看作是Dataset[Row]类型的别名，它与RDD类似，但是具有优秀的性能。

在Spark DataFrame中，数组列是一种特殊的列，其中每个元素都是一个数组。数组列可以存储相同类型的数据，这使得数组列成为一种非常有用的数据集合类型。下面将介绍如何将元素追加到Spark DataFrame的数组列中。

首先，我们需要创建一个示例DataFrame以便演示如何操作数组列。假设我们要创建一个名为df的DataFrame，包含两个列id和nums。其中nums列是一个整数类型的数组列，代码如下：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, ArrayType

schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("nums", ArrayType(IntegerType()), True)
])

data = [(1, [1, 2, 3]), (2, [4, 5]), (3, [6, 7, 8, 9])]

df = spark.createDataFrame(data, schema)

在创建DataFrame之后，我们可以使用Spark DataFrame提供的函数将元素追加到数组列中。Spark DataFrame提供了很多函数来处理数组列，其中最常用的是`concat`函数。该函数可以将两个数组合并为一个数组。我们可以使用该函数将新元素添加到数组列中，代码如下：

from pyspark.sql.functions import concat

df.withColumn("nums", concat("nums", array([10]))) # 在nums列中追加元素10

在上面的代码中，我们使用`withColumn`函数将一个新列加入到DataFrame中，该函数返回一个新的DataFrame。其中，参数"nums"表示要修改的列，concat函数用于将列中已有的数组和新数组合并起来。函数array([10])创建了一个新数组，其中包含元素10，表示需要追加的元素。在运行代码之后，我们会得到一个新的DataFrame，其中nums列中的每个数组都会添加新元素10。

除了使用`concat`函数，我们还可以使用`array`函数来直接将元素添加到数组列中。该函数可以接受多个参数，并创建一个新数组。我们可以通过以下代码向数组列中添加一个或多个元素：

from pyspark.sql.functions import array, lit

df.withColumn("nums", array("nums", lit(10))) # 在nums列中追加元素10
df.withColumn("nums", array("nums", lit(10), lit(11), lit(12))) # 在nums列中同时追加元素10, 11, 12

在以上代码中，我们使用`lit`函数将原生Python数据转换为Spark数据类型。该函数常用于将Python数据类型转换为Spark数据类型，例如将整数10转换为Spark整数类型。在追加元素之后，我们可以使用`show`函数查看数据：

df.show(10, False)

运行以上代码后，我们可以看到新的数据中都添加了我们所追加的元素。

在Spark DataFrame中，我们可以使用`explode`函数将数组列的每个元素转化为单独的行。该函数会将原来的数据行拆分为多行，其中每一行都包含数组列中的一个元素。我们可以使用`explode`函数查看数组列中的各个元素，代码如下：

from pyspark.sql.functions import explode

df.select("id", explode("nums").alias("num")).show()

在上面的代码中，我们使用`select`函数选择id列和一个新列。新列使用`explode`函数生成，可以将nums列中的所有元素置于单独的行中，并取别名为num。执行以上代码后，我们将看到一些新的数据行，其中每个行都只包含id和nums列中的一个元素。

综上所述，在Spark DataFrame中追加元素到数组列中可以使用`concat`函数或`array`函数。我们也可以使用`explode`函数将数组列中的元素拆分到用单独的行中。这些函数都可以很轻松地处理数组列，并让您轻松地处理数组数据。

### 回答3：
Spark是一种基于分布式系统的大数据处理框架。在Spark中，我们可以使用Dataframe来处理大规模数据。Dataframe是一种类似于表的数据结构，它由行和列组成。在Spark中，我们可以使用Dataframe数组来存储数据。

如果我们想将一个元素添加到Spark Dataframe数组列中，我们可以采取以下步骤：

1. 首先，我们需要使用Spark中的ArrayType()函数来定义数组的类型。

from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType

schema = StructType([ \
    StructField("name", StringType(), True), \
    StructField("tags", ArrayType(StringType()), True)])

2. 然后，我们可以创建一个包含元素的Python列表。假设我们想在“tags”列中添加一个新的标记“spark”，我们可以使用以下代码：

data = [('Alice', ['python', 'java']), ('Bob', ['scala'])]
rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)
df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
new_tag = 'spark'
df = df.withColumn("tags", concat_ws(",", "tags", lit(new_tag)))

下面的“withColumn”方法将更新包含“tags”列的Dataframe，将新标记与以前的标记合并为一个逗号分隔的字符串。

3. 最后，我们可以使用Dataframe API将新的Dataframe写入文件或存储在数据库中。

可见，Spark是一种强大的大数据处理框架，具有许多实用的API函数和工具，方便我们在处理大规模数据时进行数据处理，提高了生产力。Spark DataFrame可以处理大型数据集，它支持结构化的数据和SQL查询，可与Python、HiveQL、SQL、Java、Scala等语言和API进行互操作，非常强大和便捷。