在pyspark中使用pandas_udf中的外部库

，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：

from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
import pandas as pd

1. 创建一个自定义的pandas_udf函数，指定返回结果的数据类型：

@pandas_udf("integer", PandasUDFType.SCALAR)
def my_udf(column):
    # 在这里使用外部库进行数据处理
    result = pd.Series(column.apply(lambda x: x + 1))
    return result

1. 将自定义的pandas_udf函数应用到DataFrame的列上：

df = spark.createDataFrame([(1,), (2,), (3,), (4,)], ["num"])
df.withColumn("num_plus_one", my_udf(df["num"])).show()

在上述代码中，我们创建了一个名为my_udf的自定义pandas_udf函数，它接受一个列作为输入，并返回一个整数类型的结果。在函数内部，你可以使用任何你需要的外部库进行数据处理。在这个例子中，我们使用了pandas库来对输入列的每个元素加1，并返回处理后的结果。

最后，我们将自定义的pandas_udf函数应用到DataFrame的"num"列上，并将结果存储在新的"num_plus_one"列中。通过调用show()方法，我们可以查看处理后的DataFrame。

注意：在使用pandas_udf时，确保你的外部库已经安装在Spark集群的每个节点上。如果你使用的是腾讯云的云计算服务，可以参考腾讯云的文档来了解如何在集群中安装和配置外部库。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云Spark：https://cloud.tencent.com/product/spark
• 腾讯云EMR：https://cloud.tencent.com/product/emr
• 腾讯云Databricks：https://cloud.tencent.com/product/databricks