根据列值重复一个字符串（如 python 中字符串和数字的乘法）

Question

我有以下数据框（称为df），其中包含item_name 和item_level 列：

   item_name    item_level 
----------------------------
   Item1              1
   Item2              2
   Item3              2
   Item4              3

我想创建一个新列，根据它们的级别生成项目的缩进。为此，我想将 item_level 乘以字符串 '---'，其想法是，当我这样做时，字符串与自身连接的次数与我将字符串相乘的整数值一样多。

我想要的结果是这样的：

  item_name    item_level      new_column
------------------------------------------------
   Item1            1            ---Item1
   Item2            2            ------Item2
   Item3            2            ------Item3
   Item4            3            ---------Item4

在 pyspark 中，当我编写以下命令时，创建的列仅包含 null 值：

from pyspark.sql import functions as F
df = df.withColumn('new_column',F.concat(F.lit(df.item_level*'---'),df.item_name))

null 值似乎来自整数与字符串的乘积。 concat 函数似乎工作正常。例如，以下工作：

df = df.withColumn('new_column',F.concat(df.item_name,df.item_name))

我还尝试了其他一些方法。如果我使用一个常数来乘以字符串，结果字符串会如愿显示：

number = 3
df = df.withColumn('new_column', F.lit(number*'---'))

此外，首先在列中添加“---”字符串（具有相同的行“---”），然后将该列与 item_level 列相乘也会得到空值：

df = df.withColumn('padding',F.lit('---'))
df = df.withColumn('test',df.padding*df.item_name)

但是，如果我使用 pandas，那么最后一段代码可以满足我的要求。但我需要在 pyspark 中执行此操作。

Answer 1

有一个函数pyspark.sql.functions.repeat：

重复一个字符串列 n 次，并将其作为一个新的字符串列返回。

将repeat 的结果与item_name 连接起来，就像您在代码中所做的那样。唯一的问题是您需要使用pyspark.sql.functions.expr 才能使用pass a column value as an argument to a spark function。

from pyspark.sql.functions import concat, expr

df.withColumn(
    "new_column", 
    concat(expr("repeat('---', item_level)"), "item_name")
).show()
#+---------+----------+--------------+
#|item_name|item_level|    new_column|
#+---------+----------+--------------+
#|    Item1|         1|      ---Item1|
#|    Item2|         2|   ------Item2|
#|    Item3|         2|   ------Item3|
#|    Item4|         3|---------Item4|
#+---------+----------+--------------+

请注意，show() 将正确证明显示的输出，但基础数据是您想要的。