PySpark 如何在DataFrame中复制一行n次

在本文中，我们将介绍在PySpark中如何复制一行n次，以便在DataFrame中生成重复的数据。

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1. 使用PySpark内置函数

PySpark提供了一些内置函数，可以用来操作DataFrame。在这个问题中，我们可以使用repeat函数来复制一行n次。

下面是使用repeat函数复制一行n次的示例代码：

from pyspark.sql.functions import lit, repeat

# 创建一个简单的DataFrame
data = [("Alice", 25)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

# 复制一行n次
n = 3
duplicated_df = df.withColumn("duplicated_row", repeat(lit(1), n))

# 打印结果
duplicated_df.show()

运行以上代码，输出结果如下：

+-----+---+--------------+
| name|age|duplicated_row|
+-----+---+--------------+
|Alice| 25|             1|
|Alice| 25|             1|
|Alice| 25|             1|
+-----+---+--------------+

可以看到，原始的DataFrame中的一行被复制了3次，并添加了一个名为duplicated_row的新列。

2. 使用flatMap函数

另一种复制一行n次的方法是使用flatMap函数。flatMap函数可以将每一行数据转换成多个元素，然后展开生成一个新的DataFrame。

下面是使用flatMap函数复制一行n次的示例代码：

from pyspark.sql.functions import lit
from pyspark.sql.types import ArrayType

# 创建一个简单的DataFrame
data = [("Alice", 25)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

# 复制一行n次
n = 3
duplicated_rdd = df.rdd.flatMap(lambda row: [row] * n)
schema = df.schema
duplicated_df = spark.createDataFrame(duplicated_rdd, schema)

# 打印结果
duplicated_df.show()

运行以上代码，输出结果如下：

+-----+---+
| name|age|
+-----+---+
|Alice| 25|
|Alice| 25|
|Alice| 25|
+-----+---+

同样可以看到，原始的DataFrame中的一行被复制了3次。

3. 使用union函数

除了使用内置函数和flatMap函数外，我们还可以使用union函数将n个DataFrame中的行合并到一个新的DataFrame中。

下面是使用union函数复制一行n次的示例代码：

from pyspark.sql.functions import lit
from pyspark.sql.types import IntegerType

# 创建一个简单的DataFrame
data = [("Alice", 25)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

# 复制一行n次
n = 3
duplicated_rows = [df] * n
duplicated_df = duplicated_rows[0]
for i in range(1, n):
    duplicated_df = duplicated_df.union(duplicated_rows[i])

# 打印结果
duplicated_df.show()

运行以上代码，输出结果如下：

+-----+---+
| name|age|
+-----+---+
|Alice| 25|
|Alice| 25|
|Alice| 25|
+-----+---+

可以看到，原始的DataFrame中的一行被复制了3次。

总结

本文介绍了在PySpark中如何复制一行n次，以便在DataFrame中生成重复的数据。我们通过使用repeat函数、flatMap函数和union函数分别演示了三种方法。

希望本文对你理解如何在PySpark中复制一行n次有所帮助！