使用列的映射在pyspark dataframe的另一列中填充值

在pyspark中，使用列的映射可以在dataframe的另一列中填充值。具体操作可以通过使用withColumn函数和when函数来实现。

首先，我们需要创建一个映射字典，将需要填充的值与对应的列值进行映射。例如，我们有一个dataframe df，其中包含两列col1和col2，我们想要根据col1的值来填充col2的值，可以创建一个映射字典mapping，将col1的值与需要填充的值进行映射。

from pyspark.sql.functions import col, when

# 创建映射字典
mapping = {
    "value1": "填充值1",
    "value2": "填充值2",
    "value3": "填充值3"
}

# 使用列的映射填充另一列
df = df.withColumn("col2", when(col("col1").isin(list(mapping.keys()))), mapping[col("col1")]).otherwise(col("col2"))

在上述代码中，when函数用于判断col1的值是否在映射字典的键中，如果是，则使用映射字典中对应的值来填充col2，否则保持col2的原始值不变。

这样，通过使用列的映射，我们可以在pyspark dataframe的另一列中填充值。这种方法适用于需要根据某一列的值来填充另一列的场景，例如根据某个分类字段来填充缺失值、根据某个条件来填充特定的值等。

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