合并，合并spark数据帧中的2列

合并是指将两列数据合并为一列。在Spark中，可以使用withColumn和concat函数来实现合并数据帧中的两列。

首先，使用withColumn函数为数据帧添加一列，该列将包含合并后的结果。然后，使用concat函数将两列的值合并为一列的值。

下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import concat

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据帧
data = [("John", "Doe"), ("Jane", "Smith"), ("Bob", "Johnson")]
df = spark.createDataFrame(data, ["first_name", "last_name"])

# 合并两列数据
df_merged = df.withColumn("full_name", concat(df.first_name, df.last_name))

# 显示合并后的数据帧
df_merged.show()

上述代码中，首先导入需要的模块和函数。然后，创建一个SparkSession对象。接下来，创建一个示例数据帧df，其中包含两列first_name和last_name。然后，使用withColumn函数为数据帧添加一个新列full_name，该列的值是将first_name和last_name合并后的结果。最后，使用show函数显示合并后的数据帧df_merged。

以上代码的输出结果将显示合并后的数据帧，其中包含三列：first_name、last_name和full_name。

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