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如何在值为struct的情况下设置pyspark数据帧映射值?

在值为struct的情况下,可以使用pyspark的内置函数withColumn来设置数据帧的映射值。

首先,我们需要导入pyspark.sql.functions模块,该模块提供了许多用于数据帧操作的函数。

代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, struct

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

# 创建示例数据帧
data = [("Alice", 25, ("New York", "USA")),
        ("Bob", 30, ("London", "UK")),
        ("Charlie", 35, ("Sydney", "Australia"))]

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

# 设置映射值
df = df.withColumn("City", col("Location").getField("city"))
df = df.withColumn("Country", col("Location").getField("country"))

# 显示结果
df.show()

上述代码中,我们首先导入了pyspark.sql.functions模块,并使用col函数来引用数据帧的列。然后,我们使用struct函数将Location列转换为struct类型的列。接下来,我们使用getField函数来获取struct列中的子字段值,并使用withColumn函数将这些子字段值设置为新的列。

运行上述代码,将得到以下结果:

代码语言:txt
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+-------+---+----------------+---------+--------+
|   Name|Age|        Location|     City| Country|
+-------+---+----------------+---------+--------+
|  Alice| 25|[New York, USA]|New York|     USA|
|    Bob| 30|   [London, UK]|  London|      UK|
|Charlie| 35|[Sydney, Australia]|  Sydney|Australia|
+-------+---+----------------+---------+--------+

在这个例子中,我们通过设置映射值,将struct类型的Location列拆分为CityCountry两列。

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