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如何在pyspark中更新dataframe中结构数组中的值？

在pyspark中更新DataFrame中结构数组的值，可以使用withColumn和getItem方法来完成。

首先，使用withColumn方法创建一个新的列，该列将通过getItem方法获取结构数组中的特定元素。然后，使用when和otherwise方法来确定应该如何更新结构数组的值。

下面是一个示例代码：

from pyspark.sql.functions import col, expr, when

# 假设存在一个名为df的DataFrame，包含一个名为struct_array的结构数组列

# 定义要更新的元素的索引和新值
update_index = 1
new_value = "new_value"

# 使用withColumn方法更新结构数组的值
df_updated = df.withColumn("struct_array", expr("transform(struct_array, (x, i) -> " +
                                               "when(i = {0}, struct(x.field1, '{1}')).otherwise(x)))"
                                               .format(update_index, new_value))

df_updated.show()

上述代码中，使用transform函数和when语句来更新结构数组中的值。在transform函数中，使用(x, i)表示遍历结构数组的每个元素x和索引i。然后，使用when语句判断当前索引是否等于要更新的索引，如果是，则创建一个新的结构，并指定要更新的值，否则保持原值不变。

值得注意的是，struct函数用于创建新的结构，其中x.field1表示结构中的字段field1保持不变，'{1}'表示将要更新的值。

在实际应用中，你可以根据需要修改update_index和new_value的值，来更新具体的结构数组元素。

关于pyspark的更多信息和用法，你可以参考腾讯云的Spark开发指南：Spark开发指南。

相关搜索:从pyspark dataframe中的数组列中删除结构获取pyspark dataframe中的值在BigQuery中更新结构数组中的值更新pandas Dataframe中的列，如excel 从spark dataframe中的结构数组中筛选出空值的结构修改Pyspark中dataframe的列值更改dataframe pyspark中的列值处理pyspark dataframe中的空值替换Pyspark Dataframe中列中的空值 pyspark中从JSON到Dataframe的数组 PySpark: DataFrame中给定列的转换值如何在spark dataframe API中投影结构数组将数组的数组转换为pyspark中的结构的数组将Numpy数组追加到Pyspark Dataframe中 Spark DataFrame中的结构排序数组如何在Pyspark中获取数组类型中的最大重复值？从单个列中的Pyspark Dataframe中删除空值根据间隔pyspark过滤dataframe列中的值用列表Pyspark Dataframe中的值替换NA 如何在groovy中获取数组结构中的单个值

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