PySpark：当列是列表时，将列添加到DataFrame

Question

我读过类似的问题，但是找不到我特定问题的解决方案。

我有一个清单

l = [1, 2, 3]

和一个DataFrame

df = sc.parallelize([
    ['p1', 'a'],
    ['p2', 'b'],
    ['p3', 'c'],
]).toDF(('product', 'name'))

我想获得一个新的DataFrame，其中将列表l添加为另一列，即

+-------+----+---------+
|product|name| new_col |
+-------+----+---------+
|     p1|   a|     1   |
|     p2|   b|     2   |
|     p3|   c|     3   |
+-------+----+---------+

与JOIN接触的方法，我当时在DF与

 sc.parallelize([[1], [2], [3]])

失败了。使用中的方法withColumn，如

new_df = df.withColumn('new_col', l)

由于列表不是Column对象而失败。

Answer 1

因此，通过阅读此处的一些有趣的内容，我确定您实际上不能将随机/任意列附加到给定DataFrame对象。看来你想要的不仅仅是zipa join。我环顾四周，发现了这张票，这让我觉得你无法给予zip，因为你拥有DataFrame而不是RDD物体。

我能够解决您的问题的唯一方法是离开DataFrame对象世界并返回RDD对象。我还需要为连接目的创建一个索引，这可能适用于您的用例，也可能不适用于您的用例。

l = sc.parallelize([1, 2, 3])
index = sc.parallelize(range(0, l.count()))
z = index.zip(l)

rdd = sc.parallelize([['p1', 'a'], ['p2', 'b'], ['p3', 'c']])
rdd_index = index.zip(rdd)

# just in case!
assert(rdd.count() == l.count())
# perform an inner join on the index we generated above, then map it to look pretty.
new_rdd = rdd_index.join(z).map(lambda (x, y): [y[0][0], y[0][1], y[1]])
new_df = new_rdd.toDF(["product", 'name', 'new_col'])

当我跑步时new_df.show()，我得到：

+-------+----+-------+
|product|name|new_col|
+-------+----+-------+
|     p1|   a|      1|
|     p2|   b|      2|
|     p3|   c|      3|
+-------+----+-------+

旁注：我真的很惊讶这不起作用。看起来像外连接？

from pyspark.sql import Row
l = sc.parallelize([1, 2, 3])
new_row = Row("new_col_name")
l_as_df = l.map(new_row).toDF()
new_df = df.join(l_as_df)

当我跑步时new_df.show()，我得到：

+-------+----+------------+
|product|name|new_col_name|
+-------+----+------------+
|     p1|   a|           1|
|     p1|   a|           2|
|     p1|   a|           3|
|     p2|   b|           1|
|     p3|   c|           1|
|     p2|   b|           2|
|     p2|   b|           3|
|     p3|   c|           2|
|     p3|   c|           3|
+-------+----+------------+