在Pyspark中将任意数量的列合并为Array类型的新列

在Pyspark中，可以使用array函数将任意数量的列合并为Array类型的新列。

array函数接受一个或多个列作为参数，并返回一个包含这些列值的Array类型的新列。下面是使用array函数将任意数量的列合并为Array类型的新列的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import array

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

# 创建示例数据
data = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
df = spark.createDataFrame(data, ["col1", "col2", "col3"])

# 使用array函数将列合并为Array类型的新列
df_with_array = df.withColumn("new_col", array("col1", "col2", "col3"))

# 显示结果
df_with_array.show()

运行以上代码，将会输出以下结果：

+----+----+----+---------+
|col1|col2|col3| new_col |
+----+----+----+---------+
|   1|   2|   3|[1, 2, 3]|
|   4|   5|   6|[4, 5, 6]|
|   7|   8|   9|[7, 8, 9]|
+----+----+----+---------+

在这个例子中，我们使用array("col1", "col2", "col3")将col1、col2和col3这三列合并为一个新的Array类型的列new_col。

这种合并列为Array类型的新列的操作在很多场景中都非常有用，例如将多个特征列合并为一个特征向量列，或者将多个文本列合并为一个文本数组列等。

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