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在Pyspark中,可以使用自定义函数(UDF)将Python函数应用于Spark DataFrame中的列。要输出一个列表列表,可以使用ArrayType
数据类型来定义列的数据类型,并使用udf
函数将Python函数转换为Spark函数。
下面是一个示例,展示了如何将Python函数应用于Pyspark DataFrame列,并输出一个列表列表:
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 = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
# 定义Python函数
def split_name(name):
return name.split()
# 将Python函数转换为Spark函数
split_name_udf = udf(split_name, ArrayType(StringType()))
# 应用UDF并创建新列
df = df.withColumn("NameSplit", split_name_udf(df["Name"]))
# 显示结果
df.show(truncate=False)
输出结果如下:
+-------+---+----------------+
|Name |Age|NameSplit |
+-------+---+----------------+
|Alice |25 |[Alice] |
|Bob |30 |[Bob] |
|Charlie|35 |[Charlie] |
+-------+---+----------------+
在上面的示例中,我们定义了一个名为split_name
的Python函数,它将输入的姓名字符串拆分为一个列表。然后,我们使用udf
函数将该Python函数转换为Spark函数,并将其应用于DataFrame的Name
列。最后,我们创建了一个新列NameSplit
,其中包含了拆分后的姓名列表。
请注意,上述示例中的代码是基于Pyspark 2.x版本编写的。如果您使用的是Pyspark 3.x版本,可能需要进行一些调整,以适应新的API变化。
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