如何从Spark dataframe中的其他列值创建新列？

在Spark中，可以使用withColumn方法从DataFrame的其他列值创建新列。withColumn方法接受两个参数，第一个参数是新列的名称，第二个参数是用于计算新列值的表达式。

下面是一个示例代码：

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

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

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, 160),
        ("Bob", 30, 175),
        ("Charlie", 35, 180)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "height"])

# 使用withColumn方法创建新列
df_with_new_column = df.withColumn("age_plus_height", col("age") + col("height"))

# 显示结果
df_with_new_column.show()

输出结果如下：

+-------+---+------+----------------+
|   name|age|height|age_plus_height |
+-------+---+------+----------------+
|  Alice| 25|   160|             185|
|    Bob| 30|   175|             205|
|Charlie| 35|   180|             215|
+-------+---+------+----------------+

在上述示例中，我们使用withColumn方法创建了一个名为age_plus_height的新列，该列的值是age列和height列的和。

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