Dataframe pyspark中的循环数据帧

我需要这段简单代码（pyspark）的帮助：

因此，我只尝试将列“stand”添加到列表中的所有（已经存在的）数据帧中。不幸的是，没有添加该列。奇怪的是，如果我在函数“ann”的末尾添加一个命令“print（table.columns）”，我会在那里看到新的列。但不是在实际的数据帧中

如果我只取一个数据帧并写入

 akt_test=akt_test.withColumn('stand', lit('29Jan2020'))

一切正常。但不是在循环中。我不明白为什么以及如何才能治愈它。

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提前感谢您的想法。

函数必须返回修改后的数据帧。在函数中，仅修改了

表

变量的副本，而不是原始数据帧变量

此外，您还需要将该函数应用于列表元素（例如，使用下面的列表理解）。如果将其放在for循环中，列表元素将不会被修改。只修改列表元素的副本，然后在循环的下一次迭代中丢弃这些副本。例如，见

因此，要使代码正常工作，可以执行以下操作：

def ann(table):
    return table.withColumn('stand', lit('29Jan2020'))

df_list = [akt_test, b60_test, db71_test, pek6_test, db00f_test, d23b_test, bw0110_test]

df_list2 = [ann(df) for df in df_list]

如果要保留原始变量的值，可以这样做

akt_test, b60_test, db71_test, pek6_test, db00f_test, d23b_test, bw0110_test = [ann(df) for df in df_list]

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谢谢！但是现在新的数据帧在第二个列表中。因此，如果我希望更改后的数据帧“akt_test”仍然具有名称“akt_test”，我必须编写“akt_test=df_list2[0]”等等。对我来说，这似乎不是一个理想的解决方案。我能更有效地完成吗？@Logic\u Problem\u 42查看编辑答案中的最后一段代码。

akt_test, b60_test, db71_test, pek6_test, db00f_test, d23b_test, bw0110_test = [ann(df) for df in df_list]