目录

        前言：

         spark withColumn的语法及使用：

        准备源数据演示： 

        完整实例代码：

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前言：

withColumn()：是Apache Spark中用于DataFrame操作的函数之一，它的作用是在DataFrame中添加或替换列，或者对现有列进行转换操作和更新等等

 spark withColumn的语法及使用：

1. 添加新列（用withColumn为Dataframe）
2. 改变现有列
3. 将现有列派生出新列
4 .更改数据类型（可以在改变该列的同时进行类型转换）
5 .重命名列名（需要使用DataFrame的withColumnRenamed)
6. 删除一个列 （使用drop）

准备源数据进行演示： 

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit, rand, round}object text {def main(args: Array[String]): Unit = {//新建sparkval spark = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text")val sc = SparkSession.builder().config(spark).getOrCreate()//准备源数据val tuples = Seq(("小白", 19, "江西"),("小红", 20, "安徽"),("小兰", 21, "河北"))val frame = sc.createDataFrame(tuples).toDF("name","age","address")frame.show()

输出结果为：

+------+------+---------+
|name |age  |address|
+------+-------+--------+
|小白  | 19     |   江西|
|小红  | 20     |   安徽|
|小兰  | 21     |   河北|
+-------+-------+-------+ 

1.添加新列

//语法withColumn(colName : String, col : Column) : DataFrame

例子：

//1. 用withColumn为dataframe 添加新列
val seq = Seq("小新", 22, "北京")
val frame1 : DataFrame= frame.withColumn("new",round(rand()*100,1) )
frame1.show()   //打印

输出结果为：

+------+-----+-------+---------+
|name|age|address| new|
+------+------+-------+-------+
|小白  | 19   |   江西|27.7 |
|小红  | 20   |   安徽|98.2 |
|小兰  | 21   |   河北|51.0 |
+------+------+-------+-------+

2. 改变现有列
 

//2. 改变现有列
val frame2: DataFrame = frame.withColumn("age", col("age") - 5)frame2.show()  // 打印

 输出结果为：

+------+------+-------+
|name|age|address|
+-------+------+------+
|小白   | 14|   江西|
|小红   | 15|   安徽|
|小兰   | 16|   河北|
+------+------+-------+

3.将现有列派生出新列
 

    //3.将现有列派生出新列
val frame3 : DataFrame= frame.withColumn("newCol", col("age")*10)frame3.show()

输出结果为：

+------+--------+--------+--------+
|name|age|address|newCol|
+-------+-------+--------+--------+
|小白   | 19    |   江西|   190|
|小红   | 20    |   安徽|   200|
|小兰   | 21    |   河北|   210|
+--------+------+-------+-------+

4.更改数据类型（可以在改变该列的同时进行类型转换）
 

//4.更改数据类型（可以在改变该列的同时进行类型转换）
val frame4 : DataFrame = frame.withColumn("age", col("age").cast("float"))frame4.show

 输出结果为：

+-------+-------+-------+
|name | age | address|
+-------+-------+-------+
|小白   |19.0  |   江西|
|小红   |20.0  |   安徽|
|小兰   |21.0  |   河北|
+-------+-------+-------+

5.重命名列名（需要使用DataFrame的withColumnRenamed)
 

    // 5.重命名列名（需要使用DataFrame的withColumnRenamed)val frame5: DataFrame = frame.withColumnRenamed("address", "省份")frame5.show()

输出结果为：

+------+------+------+
|name|age|省份|
+------+------+----+
|小白  | 19  |江西|
|小红  | 20  |安徽|
|小兰  | 21  |河北|
+------+-----+------+

6. 删除一个列 （使用drop）
 

    // 6.   删除一个列 （使用drop）val frame6: DataFrame = frame.drop("age")frame6.show

输出结果为：

|name|address|
+-------+-------+
|小白  |   江西|
|小红  |   安徽|
|小兰  |   河北|
+-------+-------+

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完整实例代码：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit, rand, round}object text {def main(args: Array[String]): Unit = {//新建sparkval spark = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text")val sc = SparkSession.builder().config(spark).getOrCreate()//准备源数据val tuples = Seq(("小白", 19, "江西"),("小红", 20, "安徽"),("小兰", 21, "河北"))val frame = sc.createDataFrame(tuples).toDF("name","age","address")frame.show()//1. 用withColumn为dataframe 添加新列val seq = Seq("小新", 22, "北京")val frame1 : DataFrame= frame.withColumn("new",round(rand()*100,1) )frame1.show()//2. 改变现有列
val frame2: DataFrame = frame.withColumn("age", col("age") - 5)frame2.show()  // 打印//3.将现有列派生出新列var a = "省"
val frame3 : DataFrame= frame.withColumn("newCol", col("age")*10)frame3.show()//4.更改数据类型（可以在改变该列的同时进行类型转换）
val frame4 : DataFrame = frame.withColumn("age", col("age").cast("float"))frame4.show// 5.重命名列名（需要使用DataFrame的withColumnRenamed)val frame5: DataFrame = frame.withColumnRenamed("address", "省份")frame5.show()// 6.   删除一个列 （使用drop）val frame6: DataFrame = frame.drop("age")frame6.show()}
}