Python Pyspark创建列并按不同步骤填充

我有这样一个数据帧：

df1
         Day     Hour     Values1
        Monday    7        65      
        Monday    8        66
        Monday    9        66
        Tuesday   7        68
        Tuesday   9        68
        Tuesday   10       58 
    

我想创建一个列“Tag”，其中每一行根据不同的条件具有不同的字符串。例如，如果day==Monday，Hour==7，values1==65，则创建列标记并放置值“Blue”，以此类推

预期产出：

      Day     Hour     Values1     Tag
    Monday    7        65         'Blue' 
    Monday    8        66         'Red'
    Monday    9        66         'Yellow'
    Tuesday   7        68         'Blue'
    Tuesday   9        68         'Black'
    Tuesday   10       58         'Black'
    

我试图通过创建列标记，然后手动迭代每个单元格并使用if条件来实现。这是可行的，但显然是非常幼稚和缓慢的。是否有任何解决方案可以利用groupby或类似的功能？

您可以在（）时使用

when（）

和

否则（）

您可以使用多个

when（）

和

otherwise（）

您可以使用

when（）

和

否则（）

您可以使用多个
when（）
和
otherwise（）

 from pyspark.sql.functions import *
  df.withColumn("tag", when((col("day")=='monday') & (col('hour')==7) & (col('Values1')==65), "Blue))

  df.withColumn("tag", 
                  when(condition1,value)
                  .when(condition2,value)
                 .otherwise(value))