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提取列值并将其作为Spark dataframe中的数组分配给另一列

在Spark中,我们可以使用split函数将一个列的值拆分成一个数组,并将该数组分配给另一个列。

首先,我们需要导入必要的Spark库和函数:

代码语言:python
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import split

然后,我们可以创建一个Spark会话:

代码语言:python
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

接下来,我们可以创建一个包含需要处理的数据的DataFrame:

代码语言:python
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data = [("John,Doe",), ("Jane,Smith",), ("Tom,Hanks",)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name"])
df.show()

输出结果为:

代码语言:txt
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+----------+
|      name|
+----------+
|  John,Doe|
|Jane,Smith|
| Tom,Hanks|
+----------+

现在,我们可以使用split函数将name列的值拆分成一个数组,并将该数组分配给另一个列name_array

代码语言:python
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df = df.withColumn("name_array", split(df.name, ","))
df.show()

输出结果为:

代码语言:txt
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+----------+-------------+
|      name|   name_array|
+----------+-------------+
|  John,Doe| [John, Doe]|
|Jane,Smith|[Jane, Smith]|
| Tom,Hanks| [Tom, Hanks]|
+----------+-------------+

现在,name_array列包含了name列的值拆分后的数组。

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