当编码时Row模式未知时，如何将string与Row合并以创建新的spark dataframe？

在Spark中，当编码时Row模式未知时，可以使用withColumn方法将一个字符串列与Row对象合并以创建新的DataFrame。

下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Merge String with Row").getOrCreate()

# 示例数据
string_data = "Hello,World"
row_data = Row(name="John", age=30)

# 创建DataFrame的Schema
schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", StringType(), True)
])

# 创建原始DataFrame
df = spark.createDataFrame([row_data], schema)

# 将字符串与Row合并，并创建新的DataFrame
new_df = df.withColumn("message", string_data)

# 显示新的DataFrame
new_df.show()

上述代码中，首先通过Row对象创建了一个原始的DataFrame（df）。然后，使用withColumn方法将字符串列（message）与Row对象中的列合并，创建了一个新的DataFrame（new_df）。最后，使用show方法显示了新的DataFrame内容。

此方法适用于在编码时未知Row模式的情况下，将字符串与Row合并以创建新的Spark DataFrame。