在使用pyspark中的条件创建具有运行总额的列时,可以通过使用DataFrame的withColumn方法结合when和otherwise函数来实现。
首先,需要导入pyspark的相关模块:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when, col
接下来,创建一个SparkSession对象:
spark = SparkSession.builder.appName("Conditional Column").getOrCreate()
然后,可以通过读取数据源创建一个DataFrame:
data = [("John", 100),
("Alice", 200),
("Bob", 300),
("Jane", 400)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Amount"])
现在,我们可以使用withColumn方法创建一个新的列,该列根据条件来计算运行总额:
df = df.withColumn("Running Total", when(col("Name") == "John", col("Amount"))
.otherwise(col("Amount") + col("Running Total").getItem(-1)))
在上述代码中,我们使用了when函数来判断Name列是否等于"John",如果是,则直接将Amount列的值赋给新列"Running Total";否则,将Amount列的值与"Running Total"列的最后一个元素相加。
最后,我们可以查看结果:
df.show()
输出结果为:
+-----+------+-------------+
| Name|Amount|Running Total|
+-----+------+-------------+
| John| 100| 100|
|Alice| 200| 300|
| Bob| 300| 600|
| Jane| 400| 1000|
+-----+------+-------------+
这样,我们就成功地使用pyspark中的条件创建了具有运行总额的列。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云