Pyspark dataframe将函数应用于行，并将行添加到dataframe的底部

Pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了一个称为DataFrame的高级数据结构，用于处理结构化数据。DataFrame类似于关系型数据库中的表，可以进行类似于SQL的查询和操作。

要将函数应用于Pyspark DataFrame的行，并将行添加到DataFrame的底部，可以使用withColumn和union方法来实现。

首先，我们需要定义一个函数，该函数将应用于DataFrame的每一行。假设我们要将每一行的值加倍，可以使用以下代码定义函数：

from pyspark.sql.functions import col

def double_values(row):
    return row * 2

接下来，我们可以使用withColumn方法将函数应用于DataFrame的每一行，并将结果添加为新的列。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为value的列，我们可以使用以下代码将函数应用于每一行：

df = df.withColumn('doubled_value', double_values(col('value')))

上述代码将在DataFrame中添加一个名为doubled_value的新列，其中包含每一行的值加倍后的结果。

最后，我们可以使用union方法将新的行添加到DataFrame的底部。假设我们有一个名为new_row的DataFrame，其中包含要添加的新行，我们可以使用以下代码将新行添加到原始DataFrame的底部：

df = df.union(new_row)

上述代码将新行添加到原始DataFrame的底部，并返回一个新的DataFrame。