向spark dataframe添加一列，该列包含当前行的所有值不为空的列名的列表

。

要实现这个功能，可以使用Spark的内置函数和API来处理。下面是一种可能的解决方案：

1. 首先，我们需要导入必要的Spark库和函数：

from pyspark.sql.functions import col, array

1. 然后，我们可以使用withColumn函数向dataframe添加新列。在这个新列中，我们将使用array函数来创建一个包含所有非空列名的列表。我们可以使用col函数来引用列。

df = df.withColumn('non_null_columns', array([col(c) for c in df.columns if col(c).isNotNull()]))

在上述代码中，df.columns返回dataframe的所有列名。我们使用列表推导式来遍历每个列，并使用col(c).isNotNull()来检查每个列的值是否为空。如果不为空，我们将使用col(c)将列名添加到新的列表中。

1. 最后，我们可以查看更新后的dataframe，以验证新列是否包含了所有非空列名的列表。

df.show()

这是一个完整的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, array

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

# 创建示例dataframe
data = [("Alice", 25, None),
        ("Bob", None, "Engineer"),
        ("Charlie", 30, "Doctor")]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Profession"])

# 向dataframe添加新列
df = df.withColumn('non_null_columns', array([col(c) for c in df.columns if col(c).isNotNull()]))

# 查看更新后的dataframe
df.show()

这个例子中，我们创建了一个包含三个列的dataframe。然后，我们使用上述代码向dataframe添加了一个名为non_null_columns的新列，该列包含了每行中所有非空列名的列表。最后，我们使用show函数查看了更新后的dataframe。

请注意，这只是一种实现方式，你可以根据自己的需求和具体情况进行调整和修改。

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