如何对pyspark中的spark数据帧中的多列求和？

Question

我有一个要汇总的列名列表

columns = ['col1','col2','col3']

如何添加这三个并将其放入新列中？（以自动方式，以便我可以更改列列表并获得新结果）

带有我想要的结果的数据框：

col1   col2   col3   result

 1      2      3       6

谢谢 ！

Answer 1

试试这个：df = df.withColumn('result', sum(df[col] for col in df.columns))df.columns 将是来自 df 的列列表。

Answer 2

如果您有静态列列表，则可以执行以下操作：df.withColumn("result", col("col1") + col("col2") + col("col3"))但是，如果您不想键入整个列列表，则需要col("col1") + col("col2") + col("col3")迭代生成短语。为此，您可以使用reduce带有add函数的方法来获取：reduce(add, [col(x) for x in df.columns])这些列一次添加两列，因此您将得到col(col("col1") + col("col2")) + col("col3")而不是col("col1") + col("col2") + col("col3"). 但效果是一样的。将col(x)确保你得到col(col("col1") + col("col2")) + col("col3")一个简单的字符串连接，而不是（产生（col1col2col3）。[TL;博士，]结合上面的步骤，你可以做到：from functools import reducefrom operator import addfrom pyspark.sql.functions import coldf.na.fill(0).withColumn("result" ,reduce(add, [col(x) for x in df.columns]))该df.na.fill(0)部分用于处理数据中的空值。如果您没有任何空值，则可以跳过它并改为执行此操作：df.withColumn("result" ,reduce(add, [col(x) for x in df.columns]))

Answer 3

将列表中的多列添加到一列中我尝试了很多方法，以下是我的观察：PySpark 的sum函数不支持列添加（Pyspark 版本 2.3.1）内置python的sum功能对某些人有效，但对其他人却有错误。因此，可以使用exprPySpark 中的函数来实现多列的添加，该函数将要计算的表达式作为输入。from pyspark.sql.functions import exprcols_list = ['a', 'b', 'c']# Creating an addition expression using `join`expression = '+'.join(cols_list)df = df.withColumn('sum_cols', expr(expression))这为我们提供了所需的列总和。我们还可以使用任何其他复杂表达式来获得其他输出。