pyspark如何使用zipWithIndex增加一个自增列

您好！感谢您的提问。针对您的问题，您可以使用pyspark中的zipWithIndex函数，它可以将一个RDD中的每个元素与其在RDD中的索引值配对成一个键值对。具体代码如下：

from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id

df = spark.read.csv("path/to/csv")

# 使用zipWithIndex函数为DataFrame增加一个自增列
df = df.rdd.zipWithIndex().map(lambda x: (x[1],) + x[0]).toDF(["id"]+df.columns)

# 或者使用monotonically_increasing_id函数为DataFrame增加一个自增列
df = df.withColumn("id", monotonically_increasing_id())

上述代码中，先通过read.csv读入数据，然后使用zipWithIndex函数或者monotonically_increasing_id函数增加一个自增列。其中，使用zipWithIndex函数时我们首先将DataFrame转换为RDD，然后使用zipWithIndex函数将元素与索引值配对，在将处理后的RDD转换为DataFrame。如果使用monotonically_increasing_id函数，则可以直接在DataFrame上调用该函数，该函数会为每行数据分配一个唯一的、不断增长的标识符。希望能够帮助到您！