根据列当前值更新pyspark中的列

在pyspark中，可以使用withColumn()方法根据列当前值更新列。该方法接受两个参数，第一个参数是要更新的列名，第二个参数是一个表达式，用于计算新的列值。

以下是一个示例代码：

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

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

# 创建示例数据
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 更新Age列，将Age值加上10
df = df.withColumn("Age", col("Age") + 10)

# 显示更新后的数据
df.show()

输出结果为：

+-------+---+
|   Name|Age|
+-------+---+
|  Alice| 35|
|    Bob| 40|
|Charlie| 45|
+-------+---+

在上述示例中，我们使用withColumn()方法更新了Age列，将每个值加上了10。通过col("Age")获取了Age列的当前值，并使用加法运算符将其与10相加，得到新的列值。最后，我们将更新后的数据显示出来。

需要注意的是，withColumn()方法返回一个新的DataFrame，原始DataFrame并没有被修改。如果需要保留更新后的结果，需要将其赋值给一个新的变量。

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