循环3次,每次向Spark DataFrame中的新列添加一个新值,可以通过以下步骤实现:
spark.createDataFrame()
方法创建一个空的DataFrame对象。withColumn()
方法向DataFrame中添加新列,可以指定列名和要添加的值。以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建空的DataFrame
df = spark.createDataFrame([], "id: int")
# 循环3次,每次向DataFrame中添加一个新列
for i in range(3):
# 定义要添加的新值
new_value = i + 1
# 添加新列
df = df.withColumn(f"new_column_{i+1}", lit(new_value))
# 显示DataFrame
df.show()
在上述示例代码中,我们使用了pyspark.sql
模块中的SparkSession
类来创建SparkSession对象,然后使用createDataFrame()
方法创建了一个空的DataFrame对象。接着,我们使用一个循环来添加新列,每次循环都通过withColumn()
方法向DataFrame中添加一个新列,列名为new_column_1
、new_column_2
、new_column_3
,值为1、2、3。最后,使用show()
方法显示DataFrame的内容。
请注意,上述示例代码中的lit()
函数用于将常量值转换为Spark DataFrame中的列。如果要添加的是一个列表,可以使用array()
函数将列表转换为列。
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