将Pyspark Dataframe列从数组转换为新列

可以通过使用内置函数explode()和withColumn()来实现。

首先，让我们了解一下Pyspark和Dataframe的概念。

Pyspark是Apache Spark的Python API，它提供了一种分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它具有高性能、可扩展性和容错性的特点，适用于大数据处理和分析。

Dataframe是Pyspark中的一种数据结构，类似于关系型数据库中的表。它是由行和列组成的分布式数据集，可以进行类似SQL的操作和转换。

现在，让我们来解决将Pyspark Dataframe列从数组转换为新列的问题。

步骤如下：

导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql.functions import explode
from pyspark.sql.functions import col

使用explode()函数将数组列展开为多行：

df = df.withColumn('new_column', explode(col('array_column')))

这将在Dataframe中添加一个新列new_column，其中包含从array_column中展开的数组元素。

完整的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode
from pyspark.sql.functions import col

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例Dataframe
data = [("John", ["apple", "banana", "orange"]),
        ("Mike", ["grape", "kiwi", "melon"]),
        ("Lisa", ["mango", "pineapple", "strawberry"])]

df = spark.createDataFrame(data, ["name", "fruits"])

# 将数组列展开为多行
df = df.withColumn('new_column', explode(col('fruits')))

# 显示结果
df.show()

这将输出以下结果：

+----+----------------+-----------+
|name|fruits          |new_column |
+----+----------------+-----------+
|John|[apple, banana, orange]|apple      |
|John|[apple, banana, orange]|banana     |
|John|[apple, banana, orange]|orange     |
|Mike|[grape, kiwi, melon]  |grape      |
|Mike|[grape, kiwi, melon]  |kiwi       |
|Mike|[grape, kiwi, melon]  |melon      |
|Lisa|[mango, pineapple, strawberry]|mango      |
|Lisa|[mango, pineapple, strawberry]|pineapple  |
|Lisa|[mango, pineapple, strawberry]|strawberry |
+----+----------------+-----------+

这样，我们就成功地将Pyspark Dataframe列从数组转换为新列。

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