如何在 pyspark aws emr 中向现有数据框添加多列？答案

【问题标题】：How can i add multiple columns to existing dataframe in pyspark aws emr?如何在 pyspark aws emr 中向现有数据框添加多列？
【发布时间】：2019-08-10 12:53:20
【问题描述】：

我有这样的数据框

Row(id='123456', name='Computer Science', class='Science')

我在数据框中有 1000 行。

现在我有了类似的功能

def parse_id(id):
    id = somestuff
    return new_id

对于每一列，我都有解析函数，例如 parse_name ， parse_class

我想将这些函数应用于每个数据框行，以便它提供像 new_id、'new_name'、'new_class' 这样的新列

所以生成的数据框会像

Row(id='123456', name='Computer Science', class='Science', new_id='12345668688', new_name='Computer Science new', new_class='Science new')

我该怎么做

【问题讨论】：

标签： python dataframe pyspark apache-spark-sql amazon-emr

【解决方案1】：

我建议您阅读 Spark 中的 UDF 概念，f.e.这篇博文https://changhsinlee.com/pyspark-udf/ 对概念进行了很好的描述，并提供了足够多的示例。

对于您的问题，假设您的输入数据框位于变量 df 中，那么这段代码应该可以解决您的问题：

import pyspark.sql.functions as f
import pyspark.sql.types as t

parse_id_udf = f.udf(parse_id, t.StringType())
parse_name_udf = f.udf(parse_name, t.StringType())
parse_class_udf = f.udf(parse_class, t.StringType())

result_df = df.select(f.col("id"), f.col("name"), f.col("class"),
                      parse_id_udf(f.col("id")).alias("new_id"),
                      parse_name_udf(f.col("name")).alias("new_name"),
                      parse_class_udf(f.col("class")).alias("new_class"))

【讨论】：