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循环3次,每次向spark DF中的新列添加一个新值。

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:

  1. 创建一个空的Spark DataFrame,可以使用spark.createDataFrame()方法创建一个空的DataFrame对象。
  2. 定义要添加的新值,可以是一个常量值或者一个列表。
  3. 使用withColumn()方法向DataFrame中添加新列,可以指定列名和要添加的值。
  4. 重复上述步骤3,循环3次,每次添加一个新列。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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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_1new_column_2new_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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