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问题
我想将 UDF 的返回值添加到单独列中的现有数据框。我如何以一种足智多谋的方式实现这一目标?
这是我到目前为止所拥有的一个例子。
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StructType, StructField, IntegerType
df = spark.createDataFrame([("Alive",4)],["Name","Number"])
df.show(1)
+-----+------+
| Name|Number|
+-----+------+
|Alive| 4|
+-----+------+
def example(n):
return [[n+2], [n-2]]
# schema = StructType([
# StructField("Out1", ArrayType(IntegerType()), False),
# StructField("Out2", ArrayType(IntegerType()), False)])
example_udf = udf(example)
newDF = df.withColumn("Output", example_udf(df["Number"]))
newDF.show(1)
+-----+------+----------+
| Name|Number|Output |
+-----+------+----------+
|Alive| 4|[[6], [2]]|
+-----+------+----------+
+-----+------+----+----+
| Name|Number|Out1|Out2|
+-----+------+----+----+
|Alive| 4| 6| 2|
+-----+------+----+----+
return [6,3,2],[4,3,1]
最佳答案
返回 StructType
,只需使用 Row
df = spark.createDataFrame([("Alive", 4)], ["Name", "Number"])
def example(n):
return Row('Out1', 'Out2')(n + 2, n - 2)
schema = StructType([
StructField("Out1", IntegerType(), False),
StructField("Out2", IntegerType(), False)])
example_udf = f.UserDefinedFunction(example, schema)
newDF = df.withColumn("Output", example_udf(df["Number"]))
newDF = newDF.select("Name", "Number", "Output.*")
newDF.show(truncate=False)
关于apache-spark - 如何使用UDF添加多列?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47669895/
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