@pandas_udf SCALAR_ITER 详细用法
时间: 2024-10-18 20:15:38 浏览: 58
`@pandas_udf` 是Apache PySpark中用于创建Pandas User Defined Functions (UDF)的一个装饰器,它允许你编写基于Python Pandas库的函数,并在Spark DataFrame上直接应用,提供类似Pandas操作的性能和体验。
`SCALAR_ITER` 在这个上下文中通常用于迭代操作,特别是在处理单行数据时。当你需要对DataFrame的每一行执行一个独立的操作,并返回结果作为新的列时,`SCALAR_ITER` 就很有用。它的基本用法包括:
1. 定义`@pandas_udf` 函数:
```python
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
def process_row(row):
# 这里是一个处理单行数据的函数,可以读取、计算或转换Pandas Series
result = row['column_name'].map(some_python_function)
return result
scalar_iter_func = pandas_udf(process_row, returnType=SomeDataType())
```
2. 应用到DataFrame上:
```sql
df_with_new_column = df.withColumn('new_column', scalar_iter_func(df['column_name']))
```
在这里,`df['column_name']` 返回的是一个Pandas Series,`scalar_iter_func` 接收这个Series并逐行处理,生成一个新的列添加回DataFrame。
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