在一个字典中对pyspark.sql.functions.when()
使用多个条件,可以通过以下步骤实现:
pyspark.sql.functions.when()
函数来处理多个条件。该函数接受一个条件和一个值或操作,并在条件满足时返回该值或执行该操作。reduce()
函数来迭代字典中的每个条件,并将它们应用于pyspark.sql.functions.when()
函数。reduce()
函数将每个条件逐个应用于pyspark.sql.functions.when()
函数,并返回一个最终的表达式。以下是一个示例代码,演示如何在一个字典中对pyspark.sql.functions.when()
使用多个条件:
from functools import reduce
from pyspark.sql import functions as F
# 创建一个字典,其中键表示条件,值表示对应的操作或值
conditions = {
"condition1": (F.col("column1") > 10, F.lit("Value1")),
"condition2": (F.col("column2") < 5, F.lit("Value2")),
"condition3": (F.col("column3") == "abc", F.lit("Value3"))
}
# 使用reduce()函数来迭代字典中的每个条件,并将它们应用于pyspark.sql.functions.when()函数
expression = reduce(lambda acc, condition: acc.when(condition[1][0], condition[1][1]), conditions.items(), F.lit(None))
# 将最终的表达式应用于DataFrame中的列
result = df.withColumn("new_column", expression)
result.show()
在上述示例中,我们首先创建了一个字典conditions
,其中包含了三个条件。然后,我们使用reduce()
函数来迭代字典中的每个条件,并将它们应用于pyspark.sql.functions.when()
函数。最后,我们将最终的表达式应用于DataFrame中的列,并将结果显示出来。
请注意,上述示例中的df
是一个DataFrame对象,你需要将其替换为你实际使用的DataFrame。另外,column1
、column2
和column3
是DataFrame中的列名,你需要将其替换为你实际使用的列名。
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