pyspark 中的dataframe根据条件给column赋值

可以使用 `withColumn` 方法来给 DataFrame 中的某一列赋值，具体可以根据条件来进行赋值操作。例如：

from pyspark.sql.functions import when

# 假设有一个 DataFrame df，有两列 a 和 b
# 当 a 大于 10 时，将 b 的值设为 1，否则设为 0
df = df.withColumn("b", when(df.a > 10, 1).otherwise(0))

这里使用了 `when` 函数来进行条件判断，如果满足条件，则返回 1，否则返回 0。然后使用 `withColumn` 方法将新的列赋值给 DataFrame 中的 b 列。

相关问题

ranking_column是什么时候赋值的

在deduplicate函数中，ranking_column是一个参数，它指定了用于标识重复记录的列的名称。具体来说，该参数是在调用add_duplicates_rank函数时传入的，如下所示：

df = add_duplicates_rank(df, key_columns, order_by_columns, ranking_column)

其中，ranking_column是一个字符串，表示用于标识重复记录的列的名称，它可以是任何合法的列名。在add_duplicates_rank函数中，会使用pyspark的Window函数对DataFrame进行分组、排序、排名等操作，并将生成的重复排名值作为新的一列添加到DataFrame中，列名就是传入的ranking_column参数。最终，add_duplicates_rank函数返回一个新的DataFrame，其中包含了新添加的"duplicates_rank"列。

pyspark如何导入使用了with语句和换行的SQL代码

在 PySpark 中，可以使用 `SparkSession` 对象的 `sql` 方法来执行 SQL 查询。如果 SQL 代码使用了 `with` 语句和换行，可以使用 Python 的三引号语法将 SQL 代码包含在一个字符串中，如下所示：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate()

sql_code = '''
    with temp_table as (
        select *
        from some_table
        where some_column > 10
    )
    select *
    from temp_table
    where other_column = 'some_value'
'''

df = spark.sql(sql_code)

在上面的例子中，使用三引号语法将 SQL 代码包含在一个多行字符串中，并将其赋值给变量 `sql_code`。然后，使用 `SparkSession` 对象的 `sql` 方法执行 SQL 查询，并将结果保存在 DataFrame 中。