分组并在PySpark数据帧中创建新列

在PySpark中，可以使用withColumn()方法来在数据帧中创建新列。该方法接受两个参数，第一个参数是新列的名称，第二个参数是新列的值或表达式。

下面是一个示例代码，演示如何在PySpark数据帧中创建新列：

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

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

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

# 使用withColumn()方法创建新列
df_with_new_column = df.withColumn("IsAdult", col("Age") >= 18)

# 显示数据帧
df_with_new_column.show()

输出结果如下：

+-------+---+-------+
|   Name|Age|IsAdult|
+-------+---+-------+
|  Alice| 25|   true|
|    Bob| 30|   true|
|Charlie| 35|   true|
+-------+---+-------+

在上述示例中，我们创建了一个名为"IsAdult"的新列，该列的值根据"Age"列的值是否大于等于18来确定。使用col()函数可以引用现有列。

PySpark提供了丰富的函数和表达式，可以在withColumn()方法中使用，以便进行各种复杂的列操作和转换。

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