如何将行传递到pyspark udf

将行传递到PySpark UDF的方法是通过使用withColumn函数和自定义的Python函数来实现。下面是一个完整的解答：

在PySpark中，可以使用withColumn函数将行传递到PySpark UDF（用户定义的函数）。UDF是一种可以应用于DataFrame列的自定义函数。以下是将行传递到PySpark UDF的步骤：

1. 首先，导入必要的PySpark模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import *

1. 创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate()

1. 定义一个示例DataFrame：

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

输出：

+-----+---+
| Name|Age|
+-----+---+
| John| 25|
|Alice| 30|
|  Bob| 35|
+-----+---+

1. 创建一个自定义的Python函数，该函数将行作为输入，并返回所需的结果。例如，我们创建一个函数来将年龄加上10：

def add_ten(age):
    return age + 10

1. 使用udf函数将自定义函数转换为PySpark UDF：

add_ten_udf = udf(add_ten, IntegerType())

1. 使用withColumn函数将行传递给PySpark UDF，并将结果存储在新的列中：

df = df.withColumn("NewAge", add_ten_udf(df["Age"]))
df.show()

输出：

+-----+---+------+
| Name|Age|NewAge|
+-----+---+------+
| John| 25|    35|
|Alice| 30|    40|
|  Bob| 35|    45|
+-----+---+------+

在上述代码中，我们使用withColumn函数将行传递给PySpark UDF，并将结果存储在名为"NewAge"的新列中。df["Age"]表示选择DataFrame中的"Age"列作为输入。

这是将行传递到PySpark UDF的基本步骤。根据具体的需求，可以根据需要定义不同的自定义函数和UDF，并使用withColumn函数将行传递给它们。

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