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。
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:
+-------+---+----------------+---------+--------+
| 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City
和Country
两列。
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