Spark DataFrame 新增一列的四種方法

作為乙個學習 python spark 的菜鳥，剛開始學習 dataframe 的多樣化處理有些新奇，對於新增一列的方法，經過多方查詢學習，總結了如下四種常用方法，分享給大家。雖然以下語言是用scala寫的，但使用python的原理也是一樣，

//dataframe新增一列方法1，利用createdataframe方法

val trdd = input.select(targetcolumns).rdd.map(x=>)      
val schema = input.select(targetcolumns).schema.add("flag", stringtype, true)
val sample3 = ss.createdataframe(trdd, schema).distinct().withcolumnrenamed(targetcolumns, "idx")
//dataframe新增一列方法2，withcolumn
val code :(int => string) = (arg: int) => 
val addcol = udf(code)
val sample3 = input.select(targetcolumns).withcolumn("flag", addcol(input(targetcolumns)))
.withcolumnrenamed(targetcolumns, "idx")
//dataframe新增一列方法3，寫sql語句
input.select(targetcolumns).createorreplacetempview("tmp")
val sample3 = ss.sqlcontext.sql("select distinct "+targetcolname+
" as idx,case when "+targetcolname+">"+critvaluer+" then 'f'"+
" when "+targetcolname+"<"+critvaluel+" then 'f' else 't' end as flag from tmp")
//dataframe新增一列方法3，新增序號列
import org.apache.spark.sql.functions.monotonically_increasing_id
val inputnew = input.withcolumn("idx", monotonically_increasing_id)

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