是使用withColumn
函数和col
函数结合使用。具体步骤如下:
- 导入必要的模块:from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
- 创建SparkSession对象:spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
- 加载数据集并创建DataFrame:data = [(1, 10, 5), (2, 8, 3), (3, 6, 2)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "col1", "col2"])
- 执行按列减法操作:df = df.withColumn("result", col("col1") - col("col2"))
在上述代码中,withColumn
函数用于添加一个新列,第一个参数是新列的名称,第二个参数是新列的计算表达式。col
函数用于引用DataFrame中的列。
执行完上述代码后,DataFrame df
将会新增一列 result
,其值为 col1
列减去 col2
列的结果。
pySpark中执行按列减法的最有效方法就是使用withColumn
函数和col
函数结合使用。这种方法简单高效,适用于大规模数据集的处理。
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