创建UDF程序实现比较两列数值是否相等,若比较的两列数值不相等,则输出两列数值中较小的值,以及两列数值相加的计算结果。

创建用户自定义函数(UDF)在数据分析或编程中非常常见，特别是在使用SQL这样的语言时。假设我们正在使用Python编写一个Pandas DataFrame的UDF，可以这样实现：

import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import udf

# 定义一个匿名函数，接收两个参数，检查它们是否相等并返回较小值和它们的和
compare_values = lambda x, y: (min(x, y), x + y) if x != y else (None, None)

# 创建Spark UDF，将上面的匿名函数转换为可以用于DataFrame操作的形式
udf_compare = udf(compare_values, return_type=pd.Series)

# 假设你有两列数据 'column1' 和 'column2'
df_with_results = df.withColumn(
    "comparison_result", 
    udf_compare(df["column1"], df["column2"])
)

# 结果会包含一列 'comparison_result'，其中包含 'value_if_smaller', 'sum' 两列，如果两列相等，则这两个值为None

在这个例子中，`comparison_result`列将会有两个子列，一个是当两个值不相等时的较小值，另一个是两列数值的和。如果两个值相等，这两个子列就会显示为None。