在 Spark 中更新数据框列
查看新的 spark DataFrame API，不清楚是否可以修改 dataframe 列。
我将如何更改数据框的行 x 列 y 中的值？
在 pandas 中，这将是：
df.ix[x,y] = new_value
编辑：合并下面所说的内容，您无法修改现有数据框，因为它是不可变的，但您可以返回具有所需修改的新数据框。
如果您只想根据条件替换列中的值，例如 np.where：
from pyspark.sql import functions as F
update_func = (F.when(F.col('update_col') == replace_val, new_value)
.otherwise(F.col('update_col')))
df = df.withColumn('new_column_name', update_func)
如果要对列执行某些操作并创建一个添加到数据框中的新列：
import pyspark.sql.functions as F
import pyspark.sql.types as T
def my_func(col):
do stuff to column here
return transformed_value
# if we assume that my_func returns a string
my_udf = F.UserDefinedFunction(my_func, T.StringType())
df = df.withColumn('new_column_name', my_udf('update_col'))
如果您希望新列与旧列具有相同的名称，您可以添加额外的步骤：
df = df.drop('update_col').withColumnRenamed('new_column_name', 'update_col')
虽然您不能这样修改列，但您可以对列进行操作并返回反映该更改的新 DataFrame。为此，您首先要创建一个 UserDefinedFunction 来实现要应用的操作，然后选择性地将该函数仅应用于目标列。在 Python 中：
from pyspark.sql.functions import UserDefinedFunction
from pyspark.sql.types import StringType
name = 'target_column'
udf = UserDefinedFunction(lambda x: 'new_value', StringType())
new_df = old_df.select(*[udf(column).alias(name) if column == name else column for column in old_df.columns])
new_df 现在与 old_df 具有相同的架构（假设 old_df.target_column 也是 StringType 类型），但列 target_column 中的所有值都是 new_value。
通常在更新列时，我们希望将旧值映射到新值。这是在没有 UDF 的 pyspark 中执行此操作的一种方法：
# update df[update_col], mapping old_value --> new_value
from pyspark.sql import functions as F
df = df.withColumn(update_col,
F.when(df[update_col]==old_value,new_value).
otherwise(df[update_col])).
update_cols=['col1','col2','col3'] 时，如何使用它？
DataFrames 基于 RDD。 RDD 是不可变结构，不允许现场更新元素。要更改值，您需要通过使用类似 SQL 的 DSL 或像 map 的 RDD 操作转换原始数据帧来创建一个新的 DataFrame。
强烈推荐的幻灯片：Introducing DataFrames in Spark for Large Scale Data Science。
正如 maasg 所说，您可以根据应用于旧 DataFrame 的映射结果创建一个新 DataFrame。具有两行的给定 DataFrame df 的示例：
val newDf = sqlContext.createDataFrame(df.map(row =>
Row(row.getInt(0) + SOMETHING, applySomeDef(row.getAs[Double]("y")), df.schema)
请注意，如果列的类型发生变化，您需要为其提供正确的架构而不是 df.schema。查看 org.apache.spark.sql.Row 的 api 以了解可用的方法：https://spark.apache.org/docs/latest/api/java/org/apache/spark/sql/Row.html
[更新] 或者在 Scala 中使用 UDF：
import org.apache.spark.sql.functions._
val toLong = udf[Long, String] (_.toLong)
val modifiedDf = df.withColumn("modifiedColumnName", toLong(df("columnName"))).drop("columnName")
如果列名需要保持不变，您可以将其重命名：
modifiedDf.withColumnRenamed("modifiedColumnName", "columnName")
从 pyspark.sql.functions 导入 col 并根据字符串（字符串 a，字符串 b，字符串 c）将第五列更新为整数（0,1,2）到新的 DataFrame 中。
from pyspark.sql.functions import col, when
data_frame_temp = data_frame.withColumn("col_5",when(col("col_5") == "string a", 0).when(col("col_5") == "string b", 1).otherwise(2))
new_df = old_df.withColumn('target_column', udf(df.name))df.select([df[col], df[col].alias('same_column')])，其中col是您要复制的列的名称。在最新的 Spark 版本中，我使用 UDF 完成的很多工作都可以使用pyspark.sql.functions中定义的函数来完成。 Pyspark 中的 UDF 性能非常差，因此可能真的值得研究：spark.apache.org/docs/latest/api/python/…udf = UserDefinedFunction(lambda x: 'new_value', Stringtype())中的StringType不是Stringtype