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在pyspark DataFrame中创建某个类型的空数组列

，可以使用lit()函数和ArrayType()来实现。

首先，需要导入必要的模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lit
from pyspark.sql.types import ArrayType

然后，创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

接下来，定义一个空数组列的类型，例如，创建一个空的整数数组列：

empty_array = lit([]).cast(ArrayType("integer"))

然后，可以使用withColumn()方法将空数组列添加到DataFrame中：

df = df.withColumn("empty_array_col", empty_array)

完整的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lit
from pyspark.sql.types import ArrayType

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

# 定义空数组列的类型
empty_array = lit([]).cast(ArrayType("integer"))

# 添加空数组列到DataFrame中
df = df.withColumn("empty_array_col", empty_array)

这样，就在pyspark DataFrame中成功创建了一个指定类型的空数组列。

相关搜索:Python Pandas，创建指定列数据类型的空DataFrame 从pyspark dataframe中的数组列中删除结构从单个列中的Pyspark Dataframe中删除空值使用pyspark在dataframe中动态填充空列修改Pyspark中dataframe的列值创建PySpark可为空的Lit列区分dataframe列中的空值和空值(pyspark)在dataframe中插入空列在pyspark dataframe中动态填充列中的行在pyspark dataframe中添加新列

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