PySpark SQL：合并 .withColumn 调用

PySpark SQL: consolidating .withColumn calls

我有一个 RDD，我已将其转换为 Spark SQL DataFrame。我想用 UDF 对列进行一些转换，最终看起来像这样：

df = df.withColumn("col1", udf1(df.col1))\
       .withColumn("col2", udf2(df.col2))\
       ...
       ...
       .withColumn("newcol", udf(df.oldcol1, df.oldcol2))\
       .drop(df.oldcol1).drop(df.oldcol2)\
       ...

等

是否有更简洁的表达方式（重复的 withColumn 和 drop 调用）？

您可以在一个表达式中传递多个操作。

exprs = [udf1(col("col1")).alias("col1"),
         udf2(col("col2")).alias("col2"),
         ...
         udfn(col("coln")).alias("coln")]

然后将它们解压到 select:

df = df.select(*exprs)

因此，采用这种方法，您将在 df 上执行这样的 udfs，并且您将重命名结果列。请注意，我的回答几乎与 完全相同，但是问题与我的完全不同，所以这就是为什么我决定回答它而不是将其标记为重复的原因。