如何对PySpark DataFrame的每一列中的数据进行混洗？
在PySpark中，可以使用shuffle()函数对DataFrame的每一列数据进行混洗。shuffle()函数是DataFrame的一个方法，用于随机打乱数据的顺序。
以下是对PySpark DataFrame每一列数据进行混洗的步骤：
- 导入必要的模块和函数：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import shuffle- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()- 创建DataFrame对象：
data = [("Alice", 25, "Female"), ("Bob", 30, "Male"), ("Charlie", 35, "Male")]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Gender"])- 使用
shuffle()函数对DataFrame的每一列数据进行混洗：
shuffled_df = df.select(*[shuffle(col).alias(col) for col in df.columns])在上述代码中，shuffle(col)函数会对每一列数据进行混洗，alias(col)函数用于保留列名。
- 查看混洗后的DataFrame：
shuffled_df.show()这样，就可以对PySpark DataFrame的每一列中的数据进行混洗了。
关于PySpark DataFrame的更多操作和函数，可以参考腾讯云的PySpark文档：PySpark文档
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