如何在Spark Structured Streaming中将多个列(仍未填充)添加到DataFrame

在Spark Structured Streaming中将多个列添加到DataFrame的方法是使用withColumn函数。

withColumn函数可以在DataFrame中添加一个新列或者替换已有的列。它需要两个参数，第一个参数是要添加的列名，第二个参数是要添加的列的表达式。表达式可以是一个常量值、一个列对象的表达式、一个函数等。

以下是将多个列添加到DataFrame的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lit

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个空的DataFrame
df = spark.createDataFrame([], schema="col1: string, col2: int, col3: double")

# 定义要添加的列
new_cols = [("col4", lit("value1")), ("col5", lit(10)), ("col6", lit(3.14))]

# 使用withColumn函数添加列
for col_name, col_expr in new_cols:
    df = df.withColumn(col_name, col_expr)

# 显示DataFrame的内容
df.show()

上述代码中，首先创建了一个空的DataFrame，然后定义了要添加的列及其表达式。通过遍历定义的列，使用withColumn函数将每个列添加到DataFrame中。最后使用show函数展示DataFrame的内容。

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