Python 接受未知列数的Spark UDF

我有一个具有不同模式的spark数据帧列表。例如：

list_df = [df1, df2, df3, df4]
# df1.columns = ['a', 'b']
# df2.columns = ['a', 'b', 'c']
# df3.columns = ['a', 'b', 'c', 'd']
# df4.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

现在，我想编写一个单独的udf，它能够对具有不同列数的数据帧列表进行操作

前面有一篇文章介绍了如何使用scala:，其中udf采用一个列数组

但这种方法似乎不适用于python。有什么建议吗

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谢谢。

实际上，这种方法在Python中非常有效：

from pyspark.sql.functions import array, udf

df = sc.parallelize([("a", "b", "c", "d")]).toDF()

f = udf(lambda xs: "+".join(xs))

df.select(f("_1")).show()
## +------------+
## |<lambda>(_1)|
## +------------+
## |           a|
## +------------+

df.select(f(array("_1", "_2"))).show()
## +-----------------------+
## |<lambda>(array(_1, _2))|
## +-----------------------+
## |                    a+b|
## +-----------------------+

df.select(f(array("_1", "_2", "_3"))).show()
## +---------------------------+
## |<lambda>(array(_1, _2, _3))|
## +---------------------------+
## |                      a+b+c|
## +---------------------------+

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一个相关的问题：是否有方法访问udf中的列名，以便我能够从正确的字段中获取值？谢谢。你可以试试struct。

g = udf(lambda *xs: "+".join(xs))

df.select(g("_1", "_2", "_3", "_4")).show()
## +------------------------+
## |<lambda>(_1, _2, _3, _4)|
## +------------------------+
## |                 a+b+c+d|
## +------------------------+

h = udf(lambda row: "+".join(row.asDict().keys()))

df.select(h(struct("_1", "_2", "_3"))).show()
## +----------------------------+
## |<lambda>(struct(_1, _2, _3))|
## +----------------------------+
## |                    _1+_3+_2|
## +----------------------------+