Apache spark 更新Pyspark Dataframe中的多列

我有一个数据框，它包含大约15列。 我需要根据3个条件用不同的值更新4列。我可以使用下面的SQL语句在SQL中轻松地完成它

Update myTable SET 
   ( col_1,
    col_2,
    col_3,
    col4
   ) = 
   ( 'abc',
     'def',
     'ghi',
     'jkl'
    )
WHERE col_1 IS NULL and col_2 == 'ABC' AND col_10== 'XYZ'

如何使用数据帧在PySpark中实现这一点？ 我试着通过

和columns

来做，但一次只能做一列

例如-

new_-df=old_-df.withColumn（col_1，F.when（（old_-df.col_1.isNull（））&old_-df.col_2='ABC'&（old_-df.col_10==XYZ）），'ABC'）。否则（old_-df.col_1）

---

我需要在单个数据帧中同时更新所有4列。

可以多次调用“withColumn”，如“old_df.withColumn（..）.withColumn（..）”。可以通过将条件移动到变量来避免重复的逻辑条件。是的，在这种情况下，我需要确保最后更新

列1

，因为

列1

也存在于逻辑条件中，否则

列2

，

列3

，

列4

将永远不会更新为

列1.isNull（）

条件永远不会满足“withColumn”可以多次调用，如“old_df.withColumn（..）.withColumn（..）”。可以通过将条件移动到变量来避免重复的逻辑条件。是的，在这种情况下，我需要确保最后更新

列1

，因为

列1

也存在于逻辑条件中，否则

列2

，

列3

，

列4

将永远不会更新为

列1.isNull（）

条件永远不会满足