python使用spark_python – 如何添加一个新的列到spark dataframe(使用pyspark)？

可以使用withColumn()方法来添加一个新的列到Spark DataFrame中。

例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，它有两列：name和age。我们想要添加一个新的列，名为gender，它的值是根据age列的值自动推断出来的。

我们可以使用以下代码来实现：

from pyspark.sql.functions import when

df = df.withColumn("gender", when(df.age < 18, "male").otherwise("female"))

这个代码使用了when()函数来根据age列的值来判断gender列的值。如果age小于18，gender就是male，否则就是female。

最后，我们使用withColumn()方法将新的列添加到DataFrame中。新的列的名称是gender，它的值是根据when()函数计算出来的。

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python语言，将一个pyspark dataframe增加一列，取值全为0

在Python的Pandas DataFrame中增加一列并填充全0的操作相对直接，但在PySpark中处理DataFrame稍微复杂一些，因为我们需要利用其RDD（弹性分布式数据集）的特性。以下是步骤：

首先，如果你有一个已经存在的`DataFrame`，你可以这样做：

from pyspark.sql import SparkSession

# 假设df是一个现有的DataFrame
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = ...  # 你的DataFrame实例

# 创建一个新的列，名为new_column，初始值全为0
df = df.withColumn("new_column", lit(0))

# lit()函数用于创建一个常量列，这里传入0

然而，如果需要对每一行操作并添加新列，由于Pandas API不适用于大规模分布式计算，你需要先转换成RDD，然后转回DataFrame：

from pyspark.sql.functions import broadcast
from pyspark.rdd import RDD

# 转换为RDD，确保广播变量可以分发到所有节点
broadcast_0 = spark.sparkContext.broadcast(0)

def add_zero(row):
    return row.asDict().update({"new_column": broadcast_0.value})

# 对每行应用函数，并将结果合并成新的DataFrame
rdd = df.rdd.map(add_zero)
new_df = spark.createDataFrame(rdd).toDF(*df.columns, "new_column")

new_df.show()

python语言，将一个pyspark dataframe的某列去重排序，生成一个list

在Python中，如果你正在使用PySpark处理DataFrame并需要从某一列去除重复值并按照特定顺序排列后转换为列表，可以按照以下步骤操作：

首先，确保已经导入了必要的库：

from pyspark.sql import SparkSession, functions as F

然后，假设你有一个名为`df`的DataFrame，你想对名为`column_to_unique`的列进行操作：

# 创建SparkSession（如果尚未创建）
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 对指定列去重并按顺序排序
sorted_unique_list = df.select(F.distinct('column_to_unique')).orderBy('column_to_unique').rdd.map(tuple).collect()

这里使用了`distinct()`函数获取唯一值，`orderBy()`进行排序，最后通过`rdd`（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）的`map()`函数将每个元素转换为元组以便存储，并用`collect()`收集到本地内存中形成列表。

请注意，由于Pandas DataFrame通常更适合本地处理，如果DataFrame较小并且不需要利用Spark的分布式计算能力，上述步骤可能不是最优选择，直接在本地Pandas DataFrame上操作可能会更简洁。