如何在spark sql (databricks)中重用已创建的列？

在Spark SQL（Databricks）中，可以通过使用withColumn方法来重用已创建的列。

withColumn方法用于添加、替换或重命名DataFrame中的列。要重用已创建的列，可以使用withColumn方法将已有的列添加到新的DataFrame中。

以下是在Spark SQL（Databricks）中重用已创建的列的步骤：

1. 首先，创建一个DataFrame，可以使用spark.createDataFrame方法从数据源（如CSV文件、数据库表等）中加载数据。

df = spark.createDataFrame([(1, "John", 25), (2, "Jane", 30), (3, "Bob", 35)], ["id", "name", "age"])

1. 接下来，使用withColumn方法创建一个新的DataFrame，并将已有的列添加到新的DataFrame中。

new_df = df.withColumn("new_column", df["age"] + 1)

在上面的示例中，我们将已有的age列添加到新的DataFrame中，并将其重命名为new_column。可以根据需要进行其他操作，如对列进行计算、重命名等。

1. 最后，可以对新的DataFrame进行进一步的操作，如过滤、聚合、排序等。

filtered_df = new_df.filter(new_df["new_column"] > 30)

在上面的示例中，我们对新的DataFrame进行了过滤操作，筛选出new_column大于30的行。

通过以上步骤，我们可以在Spark SQL（Databricks）中重用已创建的列。根据具体的业务需求，可以使用withColumn方法对已有的列进行各种操作，并将其添加到新的DataFrame中。

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