带参数的pyspark udf

是指在pyspark中使用用户定义函数（User Defined Function，简称UDF）时，可以传递额外的参数给这个函数。UDF是一种自定义的函数，可以在pyspark中使用，用于对DataFrame或RDD中的数据进行自定义的处理和转换。

在pyspark中，可以使用pyspark.sql.functions.udf方法创建一个UDF，并通过pyspark.sql.functions.callUDF方法调用这个UDF。当需要传递参数给UDF时，可以在创建UDF时定义参数，并在调用UDF时传递参数值。

下面是一个示例代码，演示了如何创建一个带参数的pyspark udf：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import IntegerType

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

# 定义一个带参数的UDF
def add_n(n):
    def add(x):
        return x + n
    return add

# 注册UDF
add_udf = udf(add_n(5), IntegerType())
spark.udf.register("add_udf", add_udf)

# 使用UDF进行数据处理
df = spark.createDataFrame([(1,), (2,), (3,)], ["num"])
df.withColumn("num_plus_5", add_udf("num")).show()

在上述示例中，我们首先创建了一个带参数的UDF add_n，它接受一个参数n，并返回一个内部函数add，用于将传入的参数与数据中的值相加。然后，我们使用udf方法将这个UDF转换为pyspark的UDF对象，并通过register方法将其注册为可用的UDF。最后，我们使用withColumn方法将UDF应用于DataFrame中的数据，并显示结果。

带参数的pyspark udf可以在各种场景中使用，例如数据清洗、特征提取、数据转换等。通过传递不同的参数值，可以实现不同的数据处理逻辑。

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