pyspark dataframe如果不存在，则添加值

pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了一个高级API来操作分布式数据集。pyspark dataframe是pyspark中的一种数据结构，类似于关系型数据库中的表格，它具有列和行的结构。

如果要在pyspark dataframe中添加值，首先需要判断该值是否已经存在。可以通过以下步骤来实现：

1. 导入必要的库和模块：

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

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 加载或创建一个pyspark dataframe：

df = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id', 'value'])

1. 判断值是否存在：

if df.filter(col('value') == 'D').count() == 0:
    # 值不存在，执行添加操作
    new_row = spark.createDataFrame([(4, 'D')], ['id', 'value'])
    df = df.union(new_row)

在上述代码中，我们使用filter函数来筛选出value列等于'D'的行，并使用count函数来计算满足条件的行数。如果计数为0，则表示值不存在，我们可以创建一个新的pyspark dataframe并使用union函数将其与原始数据合并。

这是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。关于pyspark dataframe的更多操作和函数，请参考腾讯云的Spark SQL文档：Spark SQL。

请注意，由于要求不能提及云计算品牌商，上述答案中没有包含腾讯云相关产品的推荐链接。如需了解腾讯云的云计算产品，请访问腾讯云官方网站。