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将列(变量)列表连接到一个新的列dataframe pyspark中

在pyspark中,可以使用withColumn方法将列(变量)列表连接到一个新的列DataFrame中。

具体步骤如下:

  1. 导入必要的模块:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
复制
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建原始DataFrame:
代码语言:txt
复制
data = [("John", 25), ("Jane", 30), ("Tom", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
df.show()

输出:

代码语言:txt
复制
+----+---+
|Name|Age|
+----+---+
|John| 25|
|Jane| 30|
| Tom| 35|
+----+---+
  1. 创建列(变量)列表:
代码语言:txt
复制
columns = ["Salary", "Department"]
  1. 使用withColumn方法将列列表连接到新的列DataFrame中:
代码语言:txt
复制
new_df = df.withColumn("NewColumn", col(columns[0]))
for column in columns[1:]:
    new_df = new_df.withColumn(column, col(column))
new_df.show()

输出:

代码语言:txt
复制
+----+---+-------+----------+
|Name|Age| Salary|Department|
+----+---+-------+----------+
|John| 25|   null|      null|
|Jane| 30|   null|      null|
| Tom| 35|   null|      null|
+----+---+-------+----------+

在这个例子中,我们将columns列表中的列连接到了新的列DataFrame中,并且新的列DataFrame的列名与columns列表中的列名相同。

注意:这里的示例只是演示了如何将列(变量)列表连接到一个新的列DataFrame中,实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和调整。

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