将两个不同类型的pyspark数据框列相乘(array[double] vs double)，而不需要微风

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

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("multiply_array_scalar").getOrCreate()

# 示例数据
data = [
    (1, [1.0, 2.0, 3.0], 2.0),
    (2, [4.0, 5.0, 6.0], 3.0)
]

# 创建DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "array_col", "scalar_col"])

# 使用expr函数进行数组和标量的乘法
df_result = df.withColumn("result", expr("transform(array_col, x -> x * scalar_col)"))

# 显示结果
df_result.show(truncate=False)

from pyspark.sql.types import ArrayType, DoubleType
from pyspark.sql.functions import udf

# 定义UDF
multiply_udf = udf(lambda array, scalar: [x * scalar for x in array], ArrayType(DoubleType()))

# 使用UDF进行数组和标量的乘法
df_result_udf = df.withColumn("result_udf", multiply_udf(col("array_col"), col("scalar_col")))

# 显示结果
df_result_udf.show(truncate=False)