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如何使用when条件从不同的数据框向pyspark dataframe添加列

在使用PySpark时，可以使用when条件从不同的数据框向PySpark DataFrame添加列。下面是一个完善且全面的答案：

使用when条件从不同的数据框向PySpark DataFrame添加列的步骤如下：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建两个数据框df1和df2，它们具有相同的schema：

data1 = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["name", "age"])

data2 = [("Alice", "Engineer"), ("Bob", "Doctor"), ("Charlie", "Teacher")]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["name", "profession"])

使用when条件从df1和df2向df1添加新列：

df_result = df1.withColumn("profession", when(df1.name == df2.name, df2.profession))

在上述代码中，when函数用于指定条件，当df1的name列等于df2的name列时，将df2的profession列的值添加到df1的新列profession中。如果条件不满足，则新列的值为null。

显示结果：

df_result.show()

完整代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data1 = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["name", "age"])

data2 = [("Alice", "Engineer"), ("Bob", "Doctor"), ("Charlie", "Teacher")]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["name", "profession"])

df_result = df1.withColumn("profession", when(df1.name == df2.name, df2.profession))
df_result.show()

这是一个简单的示例，演示了如何使用when条件从不同的数据框向PySpark DataFrame添加列。在实际应用中，可以根据具体需求和条件进行更复杂的操作。

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相关搜索:使用pyspark向dataframe添加新列的问题 Scala Dataframe :如何使用两个Dataframe之间的条件向Dataframe添加列？根据行中的条件向数据框添加列如何使用循环向数据框添加多列如何从pandas向子数据框添加新列向pandas数据框添加列，该数据框提供基于条件的标签 Python -如何基于来自同一DataFrame的多个条件向DataFrame添加列如何使用apply向pandas数据框添加新列尝试从r中的现有数据框向数据框添加列根据其他2列中的值向数据框中添加新列(需要Pyspark)pyspark -如何添加一列，从dataframe中搜索新列的值：如何使用pyspark从dataframe的date列中提取年份 R使用不同的数据框列条件填充新列是否在不使用UDF的情况下向pyspark dataframe添加新列？如何从pyspark中的dataframe列中选择不同的非空值如何在使用pyspark、spark + databricks时向数据框添加完全不相关的列如何使用pyspark对spark数据框中新添加的列执行函数如何使用不同的列压缩添加pandas Dataframe Pyspark:如果列中的某些值与另一个数据框匹配，则向dataframe添加新列如何在Pyspark中过滤所有符合某个条件的数据框列？

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