PySpark DataFrame基于其他列中的值对列进行乘法

我是Pypark新手。我有一个数据框，比如说

+------------+-------+----+
|          id|  mode|count|
+------------+------+-----+
|     146360 |   DOS|   30|
|     423541 |   UNO|    3|
+------------+------+-----+

我想要一个数据框，当模式为“DOS”时，它有一个新的列“聚合”，当模式为“UNO”时，它有一个新的列

+------------+-------+----+---------+
|          id|  mode|count|aggregate|
+------------+------+-----+---------+
|     146360 |   DOS|   30|       60|
|     423541 |   UNO|    3|        3|
+------------+------+-----+---------+

---

感谢您的输入和一些指向最佳实践的指针：）

方法1：使用

pyspark.sql.functions

和

when

：

从pyspark.sql.functions导入时，col
df=df.withColumn（'aggregate'，when（col（'mode'）=='DOS'，col（'count'）*2）。when（col（'mode'）=='UNO'，col（'count'）*1）。否则（'count'））

方法2：将SQL大小写表达式与

selectExpr

一起使用：

df=df.selectExpr（“*”，“模式=='DOS'时的大小写，然后在模式=='UNO'时计数*2，然后计数*1，否则将结束计数为聚合”）

结果是：

+------+----+-----+---------+
|    id|mode|count|aggregate|
+------+----+-----+---------+
|146360| DOS|   30|       60|
|423541| UNO|    3|        3|
+------+----+-----+---------+