在pyspark中将字符串附加到列出的dataframe列,可以使用withColumn函数来实现。withColumn函数用于添加新列或替换现有列,并返回一个新的dataframe。
具体步骤如下:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
data = [("John", 25), ("Alice", 30), ("Bob", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
df.show()
输出:
+-----+---+
| Name|Age|
+-----+---+
| John| 25|
|Alice| 30|
| Bob| 35|
+-----+---+
new_df = df.withColumn("NameWithSuffix", col("Name") + "_suffix")
new_df.show()
输出:
+-----+---+--------------+
| Name|Age|NameWithSuffix|
+-----+---+--------------+
| John| 25| John_suffix|
|Alice| 30| Alice_suffix|
| Bob| 35| Bob_suffix|
+-----+---+--------------+
在上述代码中,withColumn函数接受两个参数,第一个参数是新列的名称,第二个参数是新列的值。在这里,我们使用col函数来引用现有列的值,并通过字符串拼接操作将后缀"_suffix"附加到每个名称。
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请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方式可能因环境和需求而异。
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