在 UDF 之后将新列附加到现有 PySpark 数据帧

Question

我有以下示例数据框。

+-------+--------+--------+--------+
| data1 | data 2 | data 3 | data 4 |
+-------+--------+--------+--------+
|1      |abc     |abd     |3       |
+-------+--------+--------+--------+
|3      |abd     |abd     |3       |
+-------+--------+--------+--------+
|2      |abe     |abg     |2       |

例如，我正在应用一个 UDF，它将数据 4 转换为 True（如果为 3）和False（如果为 2）。

我正在使用以下代码生成一个独立的DataFrame，其中包含一列中的旧值和新值：

UDF = udf(converterFnc,StringType())
tempDF = mydata.select('data 4', UDF('data 4').alias('newdata 4'))

并获得以下 DataFrame：

+--------+-----------+
| data 4 | newdata 4 |
+--------+-----------+
| 3      | True      |
+--------+-----------+
| 2      | False     |

我试图弄清楚如何将其合并回原始数据框，但我发现使用join 时遇到了一个奇怪的问题，其中所有连接的值都只是整个数据框的第一个值。

我想要的输出：

+-------+--------+--------+--------+-----------+
| data1 | data 2 | data 3 | data 4 | newdata 4 |
+-------+--------+--------+--------+-----------+
|1      |abc     |abd     |3       | True      |
+-------+--------+--------+--------+-----------+
|3      |abd     |abd     |3       | True      |
+-------+--------+--------+--------+-----------+
|2      |abe     |abg     |2       | False     |

谢谢！

Answer 1

您可以使用withColumn 和when.otherwise 创建一个没有joining 进程的新列：

import pyspark.sql.functions as F
df.withColumn("newdata 4", F.when(df["data 4"] == 3, True).otherwise(F.when(df["data 4"] == 2, False))).show()
+-----+------+------+------+---------+
|data1|data 2|data 3|data 4|newdata 4|
+-----+------+------+------+---------+

|    1|   abc|   abd|     3|     true|
|    3|   abd|   abd|     3|     true|
|    2|   abe|   abg|     2|    false|
+-----+------+------+------+---------+