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:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import *
spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate()
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|
+-----+---+
def add_ten(age):
return age + 10
udf
函数将自定义函数转换为PySpark UDF:add_ten_udf = udf(add_ten, IntegerType())
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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