如何按条件将一个spark dataframe列拆分为两列

我想替换pyspark dataframe的一列

数据帧：

   price
   90.16|USD  

我需要：

  dollar_price currency
  9016          USD

Pypark代码：

  new_col = F.when(F.col("price").isNull() == False, F.substring(F.col('price'), 1, F.instr(F.col('retail_value'), '|')-1)).otherwise(null)


   new_df = df.withColumn('dollar_price', new_col)

   new_col = F.when(F.col("price").isNull() == False, F.substring(F.col('price'), F.instr(F.col('retail_value'), '|')+1, 3)).otherwise(null)


   new_df_1 = new_df.withColumn('currency', new_col)

我得到一个错误：

  TypeError: Column is not iterable

你能告诉我我错过了什么吗

我试过了

但它不起作用

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感谢在您从

instr

函数计算值时，尝试使用

expr

示例：

df.show()
#+---------+
#|    price|
#+---------+
#|90.16|USD|
#+---------+

from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *

df.withColumn("dollar_price",when(col("price").isNull()==False,expr("substring(price,1,instr(price,'|')-1)")).otherwise(None)).\
withColumn("currency",when(col("price").isNull()==False,expr("substring(price,instr(price,'|')+1,3)")).otherwise(None)).\
show()

#+---------+------------+--------+
#|    price|dollar_price|currency|
#+---------+------------+--------+
#|90.16|USD|       90.16|     USD|
#+---------+------------+--------+

---

为什么不能使用

df.selectExpr（“分割（价格）”[0]作为美元价格”，“分割（价格）”[1]作为货币”）

？