PySpark 根据另一列字符串的长度创建新列

在本文中，我们将介绍如何使用PySpark根据另一列字符串的长度创建一个新的列。

1. 创建PySpark环境

首先，我们需要创建一个PySpark环境。你可以使用以下代码来创建一个PySpark会话。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("PySpark Example") \
    .getOrCreate()

2. 创建示例数据

为了演示创建新列的过程，我们需要先创建一个示例数据集。我们可以使用以下代码创建一个包含字符串的DataFrame。

from pyspark.sql import Row

data = [Row(string="Hello"), Row(string="PySpark"), Row(string="Data"), Row(string="Analysis")]
df = spark.createDataFrame(data)
df.show()

上述代码将创建一个包含字符串的DataFrame，并打印出结果：

+-------+
|string |
+-------+
|  Hello|
|PySpark|
|   Data|
|Analysis|
+-------+

3. 使用withColumn和length函数创建新列

现在我们要根据字符串的长度创建一个新的列。我们可以使用withColumn方法和length函数来创建新列。length函数返回字符串的长度。

from pyspark.sql.functions import length

df = df.withColumn("string_length", length(df["string"]))
df.show()

上述代码将使用withColumn方法将新的列”string_length”添加到DataFrame中。并且，我们使用length函数计算字符串”string”的长度，并将结果赋值给新列。最后，我们打印出带有新列的DataFrame。

+-------+-------------+
|string |string_length|
+-------+-------------+
|  Hello|            5|
|PySpark|            7|
|   Data|            4|
|Analysis|          8|
+-------+-------------+

现在，我们成功地创建了一个新的列”string_length”，其中包含了原始字符串列”string”中对应字符串的长度。

4. 应用自定义函数创建新列

除了使用内置函数，我们还可以应用自定义函数来创建新的列。例如，我们可以创建一个自定义函数来计算字符串的长度，并使用withColumn方法将新列添加到DataFrame中。

from pyspark.sql.functions import udf

def string_length(string):
    return len(string)

string_length_udf = udf(string_length)

df = df.withColumn("string_length", string_length_udf(df["string"]))
df.show()

上述代码定义了一个名为string_length的自定义函数，并使用udf函数将其转换为PySpark函数（User Defined Function）。然后，我们使用withColumn方法将新列”string_length”添加到DataFrame中，并将自定义函数应用于原始列”string”。最后，我们打印出带有新列的DataFrame。

+-------+-------------+
|string |string_length|
+-------+-------------+
|  Hello|            5|
|PySpark|            7|
|   Data|            4|
|Analysis|          8|
+-------+-------------+

现在，我们成功地使用自定义函数计算了字符串的长度，并将结果存储到了新列”string_length”中。