在 PySpark 数据框中添加可为空的列答案

【问题标题】：Adding a nullable column in PySpark dataframe在 PySpark 数据框中添加可为空的列
【发布时间】：2021-07-29 14:56:58
【问题描述】：

在 Spark 中，文字列在添加时不能为空：

from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

df = spark.createDataFrame([(1,)], ['c1'])

df = df.withColumn('c2', F.lit('a'))

df.printSchema()
#  root
#   |-- c1: long (nullable = true)
#   |-- c2: string (nullable = false)

如何创建可以为空的列？

【问题讨论】：

真正的问题是“为什么你需要一个点亮的空列...
就我而言，我需要创建与另一个数据框相同的架构，但其中包含不同的数据。这包括可空性。
那你为什么不直接创建一个模式呢？从 df.schema 开始。
我认为您应该使用原始用例创建另一个问题。目前，您正在尝试为您想象的解决方案寻求帮助，但可能不是正确的解决方案。它被称为XY_problem
抱歉，如果您无法想象一个用例，并不意味着它不存在。我遇到了这个问题并找到了答案here。然后我做得更好，所以我决定把它贴在这里。后来我阅读了更多内容，发现this highly-upvoted answer 解决了另一个问题。我认为这些案例证明了用例存在，无论人们可能遇到什么原始问题。我只是想帮助别人更容易找到答案。

标签： python apache-spark pyspark apache-spark-sql nullable

【解决方案1】：

我发现的最短方法 - 使用 when（似乎不需要 otherwise 子句）：

df = df.withColumn('c2', F.when(F.lit(1).isNotNull(), F.lit('a')))

完整测试结果：

from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

df = spark.createDataFrame([(1,)], ['c1'])
df = df.withColumn('c2', F.when(F.lit(1).isNotNull(), F.lit('a')))

df.show()
#  +---+---+
#  | c1| c2|
#  +---+---+
#  |  1|  a|
#  +---+---+

df.printSchema()
#  root
#   |-- c1: long (nullable = true)
#   |-- c2: string (nullable = true)

【讨论】：