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如何在pyspark数据帧中拆分数字并添加连字符?

在pyspark数据帧中拆分数字并添加连字符的方法是使用正则表达式和pyspark的内置函数。以下是一个完整的答案:

在pyspark中,可以使用正则表达式和内置函数来拆分数字并添加连字符。首先,我们需要导入pyspark的相关模块:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import regexp_replace

接下来,我们可以创建一个SparkSession对象,并读取数据帧:

代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

假设我们的数据帧包含一个名为"numbers"的列,其中包含数字。我们可以使用正则表达式和regexp_replace函数来拆分数字并添加连字符:

代码语言:txt
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df = df.withColumn("numbers_with_hyphen", regexp_replace("numbers", r"(\d+)", r"\1-"))

上述代码中,regexp_replace函数的第一个参数是要替换的列名,第二个参数是正则表达式模式,用于匹配数字,第三个参数是替换的字符串,其中\1表示匹配到的数字。

最后,我们可以查看结果:

代码语言:txt
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df.show()

这样,我们就在pyspark数据帧中成功拆分数字并添加了连字符。

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