pyspark withcolumn lambda function

在 PySpark 中使用 withColumn 函数，可以为一个 DataFrame 添加一列。这个函数需要两个参数，第一个参数是要添加的列名，第二个参数是该列的计算方法。计算方法可以是一个函数，也可以是一个表达式。

如果要使用 lambda 函数作为 withColumn 函数的计算方法，可以按照以下方式编写代码：

from pyspark.sql.functions import udf, col
# 定义一个 lambda 函数
my_lambda = lambda x: x * 2
# 将 lambda 函数转化为 UDF 函数
my_udf = udf(my_lambda)
# 使用 withColumn 函数添加一列，该列的值为原始列的两倍
new_df = df.withColumn('new_column', my_udf(col('old_column')))
在这个例子中，我们首先定义了一个 lambda 函数 my_lambda，该函数接受一个参数 x，并返回 x 的两倍。然后，我们使用 udf 函数将该 lambda 函数转化为 PySpark 中的 UDF 函数 my_udf。最后，我们使用 withColumn 函数，将新列名 'new_column' 和计算方法 my_udf(col('old_column')) 传递给函数，从而得到一个包含新列的新 DataFrame。
需要注意的是，PySpark 中的 UDF 函数需要使用 udf 函数将普通 Python 函数转化为 Spark 可以识别的函数。在转化为 UDF 函数之前，如果直接将 lambda 函数作为计算方法传递给 withColumn 函数，会导致 Spark 无法识别该函数。因此，我们需要先将 lambda 函数转化为 UDF 函数，再将 UDF 函数传递给 withColumn 函数。