在从其他列派生的数据框中添加新列(Spark)

我正在使用Spark 1.3.0和Python.我有一个数据框,我希望添加一个从其他列派生的附加列.像这样,

>>old_df.columns
[col_1, col_2, ..., col_m]

>>new_df.columns
[col_1, col_2, ..., col_m, col_n]

哪里

col_n = col_3 - col_4

我如何在PySpark中执行此操作？

解决方法:

实现这一目标的一种方法是使用withColumn方法：

old_df = sqlContext.createDataFrame(sc.parallelize(
    [(0, 1), (1, 3), (2, 5)]), ('col_1', 'col_2'))

new_df = old_df.withColumn('col_n', old_df.col_1 - old_df.col_2)

或者,您可以在已注册的表上使用SQL：

old_df.registerTempTable('old_df')
new_df = sqlContext.sql('SELECT *, col_1 - col_2 AS col_n FROM old_df')

标签：python,apache-spark,pyspark,apache-spark-sql
来源： https://codeday.me/bug/20191001/1838183.html