基于条件向PySpark df添加行

基于条件向PySpark DataFrame添加行是通过使用union操作来实现的。union操作可以将两个DataFrame合并为一个新的DataFrame。

以下是一个完善且全面的答案：

在PySpark中，要基于条件向DataFrame添加行，可以使用union操作。union操作可以将两个DataFrame合并为一个新的DataFrame。首先，我们需要创建一个新的DataFrame，该DataFrame包含要添加的行。然后，使用union操作将原始DataFrame和新的DataFrame合并。

下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lit

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

# 创建原始DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 创建要添加的行的DataFrame
new_data = [("Charlie", 35)]
new_df = spark.createDataFrame(new_data, ["Name", "Age"])

# 使用union操作将两个DataFrame合并
result_df = df.union(new_df)

# 显示结果
result_df.show()

这个例子中，我们首先创建了一个原始的DataFrame df，包含两列"Name"和"Age"。然后，我们创建了一个新的DataFrame new_df，包含要添加的行。最后，我们使用union操作将df和new_df合并为一个新的DataFrame result_df。最后，我们使用show方法显示结果。

这种方法适用于在满足特定条件时向DataFrame添加行。如果要添加多行，只需在new_data中添加更多的元组即可。

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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估。