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如何使用pyspark将列表数组作为新列添加到spark dataframe

使用pyspark将列表数组作为新列添加到Spark DataFrame的步骤如下：

  1. 首先，导入必要的模块和类：
代码语言：txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, array
  1. 创建一个SparkSession对象：
代码语言：txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建一个示例DataFrame：
代码语言：txt
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data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
  1. 定义一个列表数组：
代码语言：txt
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new_column = ["A", "B", "C"]
  1. 使用withColumn方法将列表数组作为新列添加到DataFrame中：
代码语言：txt
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df_with_new_column = df.withColumn("NewColumn", array(*[col(lit(x)) for x in new_column]))

在上述代码中，withColumn方法接受两个参数，第一个参数是新列的名称，第二个参数是新列的值。array函数用于将多个列值组合成一个列表数组。col函数用于引用DataFrame中的列。lit函数用于将常量值转换为列。

  1. 打印添加新列后的DataFrame：
代码语言：txt
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df_with_new_column.show()

完整的代码示例如下：

代码语言：txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, array

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

new_column = ["A", "B", "C"]

df_with_new_column = df.withColumn("NewColumn", array(*[col(lit(x)) for x in new_column]))

df_with_new_column.show()

这样，你就可以使用pyspark将列表数组作为新列添加到Spark DataFrame中了。

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