Pyspark SQL表达式与作为case语句的when()

()是Pyspark中用于处理数据的一种表达式语法。它可以在SQL查询中使用，用于根据条件进行数据转换和筛选。

Pyspark是Apache Spark的Python API，它提供了一种高效的大数据处理框架。Pyspark SQL是Pyspark中用于处理结构化数据的模块，它提供了一套SQL查询语言和表达式语法，用于对数据进行操作和转换。

在Pyspark SQL中，when()函数是一个表达式函数，用于在查询中进行条件判断。它通常与其他函数一起使用，例如select()、withColumn()等，用于根据条件对数据进行转换。

当使用when()函数时，可以传入一个或多个条件表达式，每个条件表达式都由when()和otherwise()函数组成。当条件表达式满足时，会执行对应的操作，否则执行otherwise()函数中定义的操作。

下面是一个示例，展示了如何使用Pyspark SQL表达式与when()函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when

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

# 创建示例数据
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

# 使用when()函数进行条件判断和转换
df = df.withColumn("category", when(df.age < 30, "young").otherwise("old"))

# 显示结果
df.show()

上述示例中，我们创建了一个包含姓名和年龄的DataFrame。然后，使用when()函数根据年龄判断是否为年轻人，将结果存储在新的列"category"中。如果年龄小于30岁，则为"young"，否则为"old"。最后，使用show()函数显示结果。

Pyspark SQL表达式与作为case语句的when()函数可以应用于各种场景，例如数据清洗、条件筛选、数据转换等。它提供了灵活的条件判断和转换功能，帮助开发人员高效地处理和分析大规模数据。

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