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如何在PySpark中创建一个返回字符串数组的自定义函数?

在PySpark中创建一个返回字符串数组的自定义函数可以通过使用udf函数来实现。下面是一个完整的示例:

代码语言:python
代码运行次数:0
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType

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

# 示例数据
data = [("John Doe", 25), ("Jane Smith", 30), ("Bob Johnson", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

# 自定义函数
def split_name(name):
    return name.split(" ")

# 注册自定义函数
split_name_udf = udf(split_name, ArrayType(StringType()))

# 使用自定义函数
df = df.withColumn("name_array", split_name_udf(df["name"]))

# 显示结果
df.show(truncate=False)

这个例子中,我们首先创建了一个SparkSession对象。然后,我们定义了一个自定义函数split_name,它接受一个字符串参数并返回一个字符串数组。接下来,我们使用udf函数将自定义函数注册为一个UDF(User Defined Function)。最后,我们使用withColumn函数将自定义函数应用到DataFrame的一列上,并将结果存储在一个新的列中。

输出结果如下:

代码语言:txt
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+-----------+---+----------------+
|name       |age|name_array      |
+-----------+---+----------------+
|John Doe   |25 |[John, Doe]     |
|Jane Smith |30 |[Jane, Smith]   |
|Bob Johnson|35 |[Bob, Johnson]  |
+-----------+---+----------------+

在这个例子中,我们创建了一个名为name_array的新列,其中包含了每个姓名被空格分隔后的字符串数组。

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