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将列添加到Pyspark,该列将多个组分配给相应的行

在Pyspark中,我们可以使用withColumn方法将列添加到DataFrame中,并使用whenotherwise函数将多个组分配给相应的行。

下面是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when

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

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

# 定义多个组和对应的值
groups = {
    "A": "Group A",
    "B": "Group B",
    "C": "Group C"
}

# 使用withColumn方法添加新列,并使用when和otherwise函数进行条件判断和赋值
df_with_group = df.withColumn("Group", when(df.Age < 30, groups["A"])
                                .when(df.Age < 35, groups["B"])
                                .otherwise(groups["C"]))

# 显示结果
df_with_group.show()

输出结果如下:

代码语言:txt
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+-------+---+-------+
|   Name|Age|  Group|
+-------+---+-------+
|  Alice| 25|Group A|
|    Bob| 30|Group B|
|Charlie| 35|Group C|
+-------+---+-------+

在这个例子中,我们创建了一个包含姓名和年龄的DataFrame。然后,我们定义了多个组和对应的值。接下来,我们使用withColumn方法添加了一个名为"Group"的新列,并使用whenotherwise函数根据年龄的不同条件进行判断和赋值,最终得到了包含新列的DataFrame。

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