在PySpark中,要添加一列并从DataFrame中搜索新列的值,可以使用withColumn
方法。以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
# 添加新列并搜索新列的值
df_with_new_column = df.withColumn("NewColumn", col("Name").contains("li"))
# 显示结果
df_with_new_column.show()
在上述代码中,首先创建了一个SparkSession对象,然后创建了一个示例DataFrame df
,其中包含两列:Name和Age。接下来,使用withColumn
方法添加了一个名为"NewColumn"的新列,该列的值是通过col("Name").contains("li")
表达式计算得出的。这个表达式使用col
函数获取"Name"列,并使用contains
方法搜索包含"li"的字符串。最后,使用show
方法显示了添加了新列的DataFrame。
这是一个简单的示例,你可以根据实际需求进行修改和扩展。关于PySpark的更多信息和用法,请参考腾讯云的PySpark产品文档:PySpark产品介绍。
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