如何在PySpark或Pandas中实现列中间行的大写

在PySpark中，可以使用withColumn函数和upper函数来实现将列中间行的文本转换为大写。首先，需要导入pyspark.sql.functions模块，然后使用withColumn函数创建一个新的列，将原始列中间行的文本转换为大写。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, expr, upper

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

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

# 使用withColumn和upper函数将name列中间行的文本转换为大写
df = df.withColumn("name_upper", expr("substring(name, 1, instr(name, ' ')) || upper(substring(name, instr(name, ' ')+1)) || substring(name, instr(name, ' ')+length(substring_index(name, ' ', -1))))")

# 显示结果
df.show()

在上述代码中，我们使用substring函数和instr函数来获取名字中间行的文本，并使用upper函数将其转换为大写。最后，使用withColumn函数将新列添加到DataFrame中。

在Pandas中，可以使用str.replace函数和str.upper函数来实现相同的功能。首先，需要导入pandas模块，然后使用str.replace函数将名字中间行的文本替换为大写。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {"name": ["John Doe", "Jane Smith", "Bob Johnson"], "age": [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用str.replace和str.upper函数将name列中间行的文本转换为大写
df["name"] = df["name"].str.replace(r'(\w+)\s(\w+)', lambda x: x.group(1) + ' ' + x.group(2).upper())

# 显示结果
print(df)

在上述代码中，我们使用正则表达式(\w+)\s(\w+)来匹配名字中间行的文本，并使用lambda函数将其转换为大写。最后，将修改后的列重新赋值给原始列。

无论是在PySpark还是Pandas中，上述代码都可以实现将列中间行的文本转换为大写。