在pyspark dataframe中动态填充列中的行

，可以使用withColumn函数结合when和otherwise函数来实现。

首先，使用withColumn函数创建一个新的列，并使用when和otherwise函数来定义填充逻辑。when函数接受一个条件表达式和一个值，当条件表达式为真时，将该值填充到新列中；otherwise函数接受一个值，表示当条件表达式为假时，将该值填充到新列中。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when

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

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, None),
        ("Bob", 30, "Engineer"),
        ("Charlie", None, "Scientist")]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Profession"])

# 动态填充Age列中的空值
df = df.withColumn("Age", when(df.Age.isNull(), 0).otherwise(df.Age))

# 显示结果
df.show()

在上述示例中，我们使用withColumn函数创建了一个新的列"Age"，并使用when和otherwise函数来填充该列中的空值。当Age列的值为null时，将其填充为0；否则保持原值不变。

输出结果如下：

+-------+---+----------+
|   Name|Age|Profession|
+-------+---+----------+
|  Alice| 25|      null|
|    Bob| 30|  Engineer|
|Charlie|  0| Scientist|
+-------+---+----------+

这样，我们就实现了在pyspark dataframe中动态填充列中的行的需求。

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