如何在pyspark dataframe中获取列的唯一值并存储为新列

在pyspark dataframe中获取列的唯一值并存储为新列的方法是使用distinct函数和withColumn函数的组合。

首先，使用distinct函数获取列的唯一值。distinct函数会返回一个新的dataframe，其中只包含指定列的唯一值。

然后，使用withColumn函数将唯一值列添加到原始dataframe中作为新列。withColumn函数接受两个参数，第一个参数是新列的名称，第二个参数是包含唯一值的dataframe列。

下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例dataframe
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Alice", 35), ("Bob", 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 获取Name列的唯一值
unique_values = df.select("Name").distinct()

# 将唯一值列添加到原始dataframe中作为新列
df_with_unique_values = df.withColumn("UniqueValues", col("Name"))

# 显示结果
unique_values.show()
df_with_unique_values.show()

输出结果：

+-----+
| Name|
+-----+
|Alice|
|  Bob|
+-----+

+-----+---+------------+
| Name|Age|UniqueValues|
+-----+---+------------+
|Alice| 25|       Alice|
|  Bob| 30|         Bob|
|Alice| 35|       Alice|
|  Bob| 40|         Bob|
+-----+---+------------+

在这个示例中，我们首先使用distinct函数获取了Name列的唯一值，并将结果存储在unique_values变量中。然后，使用withColumn函数将唯一值列添加到原始dataframe中，并将新列命名为"UniqueValues"。最后，我们显示了唯一值和包含新列的dataframe的结果。

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