PySpark:使用Split和withColumn将带有不同字符标记的DF列拆分成另一列

PySpark是一种在Python编程语言上运行的Spark库，用于处理大规模数据的分布式计算。它结合了Python的简洁和易用性与Spark的高性能和可扩展性，使开发人员能够使用Python编写分布式数据处理任务。

在PySpark中，可以使用Split函数和withColumn函数将具有不同字符标记的DataFrame（DF）列拆分成另一列。Split函数可以将字符串拆分成一个字符串数组，而withColumn函数可以添加新的列。

下面是一个完整的答案示例：

PySpark中，使用Split函数和withColumn函数可以将带有不同字符标记的DF列拆分成另一列。Split函数可以将字符串拆分成一个字符串数组，而withColumn函数可以添加新的列。

具体操作步骤如下：

1. 导入必要的模块和类：

from pyspark.sql.functions import split
from pyspark.sql import SparkSession

1. 创建SparkSession：

spark = SparkSession.builder.appName("SplitColumnExample").getOrCreate()

1. 创建一个DataFrame：

data = [("John,Doe"), ("Jane,Smith"), ("Tom,Johnson")]
df = spark.createDataFrame(data, ["name"])
df.show()

1. 使用Split函数和withColumn函数将name列拆分成firstName和lastName列：

split_col = split(df["name"], ",")
df = df.withColumn("firstName", split_col.getItem(0))
df = df.withColumn("lastName", split_col.getItem(1))
df.show()

在上述代码中，我们首先使用split函数将name列拆分成一个数组split_col。然后，使用withColumn函数将split_col数组的第一个元素作为firstName列，将第二个元素作为lastName列添加到df中。最后，使用show函数展示结果。

拆分列后的DataFrame如下所示：

+------------+---------+--------+ | name|firstName|lastName| +------------+---------+--------+ | John,Doe| John| Doe| | Jane,Smith| Jane| Smith| |Tom,Johnson| Tom|Johnson| +------------+---------+--------+

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