columns = ['col1','col2','col3']
col1 col2 col3 result
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“编辑讲解每一步”
如果有静态列列表,可以这样做:
DF.WithColumn(“result”,col(“col1”)+col(“col2”)+col(“col3”))
[TL;DR,]
结合以上步骤,您可以这样做:
from functools import reduce
from operator import add
from pyspark.sql.functions import col
df.na.fill(0).withColumn("result" ,reduce(add, [col(x) for x in df.columns]))
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,您可以跳过它,而是执行以下操作:
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我有: 我想要: 似乎在scala中我可以写:< code>df.select($"value。_1 ",$ "值。_2 ",$ "值。_3"),但这在python中是不可能的。 那么有没有好的办法呢?
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问题内容: 我有作为元组的股票和持仓清单。买入为正,卖出为负。例: 我如何求和股票头寸,以获取当前持股量? 问题答案: 这个怎么样?您可以阅读有关。
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