嵌入到数组内的数组中的PySpark求和字段

是指在PySpark中对嵌套数组中的元素进行求和操作。具体而言，PySpark提供了sum函数来实现这一功能。

在PySpark中，可以使用sum函数对嵌套数组中的元素进行求和。该函数接受一个列作为参数，并返回该列中所有元素的和。对于嵌套数组，可以使用点操作符（.）来访问内部数组的元素。

下面是一个示例代码，演示了如何使用sum函数对嵌套数组中的元素进行求和：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum

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

# 创建示例数据
data = [(1, [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]), (2, [[7, 8, 9], [10, 11, 12]])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "nested_array"])

# 使用sum函数对嵌套数组中的元素进行求和
df.withColumn("sum_nested_array", sum(df.nested_array[0][0] + df.nested_array[0][1] + df.nested_array[0][2] + df.nested_array[1][0] + df.nested_array[1][1] + df.nested_array[1][2])).show()

在上述示例中，我们创建了一个包含嵌套数组的DataFrame，并使用sum函数对嵌套数组中的元素进行求和。具体来说，我们通过点操作符（.）访问了内部数组的元素，并将它们相加得到了最终的求和结果。

需要注意的是，上述示例中的求和操作是基于示例数据的特定结构进行的。实际应用中，根据嵌套数组的结构和需求，可能需要调整点操作符的使用方式。

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