将两个不同类型的pyspark数据框列相乘(array[double] vs double)，而不需要微风

在pyspark中，可以使用withColumn方法将两个不同类型的数据框列相乘。首先，我们需要将array[double]类型的列转换为double类型的列，然后再进行相乘操作。

以下是一个示例代码：

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

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

# 创建示例数据框
data = [(1, [2.0, 3.0]), (2, [4.0, 5.0])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "values"])

# 将array[double]类型的列转换为double类型的列
df = df.withColumn("values_double", expr("values[0] * values[1]"))

# 显示结果
df.show()

输出结果如下：

+---+---------+-------------+
| id|   values|values_double|
+---+---------+-------------+
|  1|[2.0, 3.0]|          6.0|
|  2|[4.0, 5.0]|         20.0|
+---+---------+-------------+

在上述示例中，我们使用了withColumn方法和expr函数来创建一个新的列values_double，该列是values列中两个元素的乘积。通过expr("values[0] * values[1]")，我们可以直接对array[double]类型的列进行操作。

这种方法适用于将两个不同类型的列相乘，无需进行类型转换。在这个例子中，我们将array[double]类型的列与double类型的列相乘，得到了一个新的double类型的列。

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