如何拼接数据框列pyspark？
在PySpark中，可以使用withColumn方法来拼接数据框的列。withColumn方法接受两个参数，第一个参数是要添加的列名，第二个参数是要添加的列的值或表达式。
下面是一个示例代码，展示如何拼接数据框列：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import concat
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据框
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])
# 拼接数据框列
df_with_concat = df.withColumn("name_age", concat(df["name"], df["age"]))
# 显示结果
df_with_concat.show()运行以上代码，将会输出以下结果：
+-------+---+--------+
| name|age|name_age|
+-------+---+--------+
| Alice| 25|Alice25 |
| Bob| 30| Bob30 |
|Charlie| 35|Charlie35|
+-------+---+--------+在这个示例中，我们使用concat函数将name列和age列拼接成一个新的列name_age。你可以根据实际需求，使用不同的函数和表达式来拼接数据框的列。
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