利用pyspark中case when将df中两列信息新增一列进行定义

Question

如上图，已知df中渠道大类和一级分类两个字段名列里的字段信息；如何使用pyspark代码中的case when函数将渠道大类和一级分类两个字段名列下的字段信息，按对应授权强度新增一列进行定义？
即最终的df结果图如下：

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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要使用 PySpark 来实现这个功能，你可以按照以下步骤编写代码：

1. 读取数据：使用 spark.read 函数读取两个文件中的数据，创建两个 DataFrame。

2. 使用 join 函数：根据 "渠道大类" 和 "一级分类" 的组合，将两个 DataFrame 进行连接。

3. 使用 withColumn 和 when 函数：结合 case when 逻辑，根据授权强度添加新的列。

4. 结果验证：确保最终的 DataFrame 结构和内容与提供的最终结果图一致。

以下是实现上述功能的 PySpark 代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when

# 初始化 Spark 会话
spark = SparkSession.builder.appName("DefineAuthorizationStrength").getOrCreate()

# 读取两个文件中的数据，创建两个 DataFrame
df1 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path_to_file1.csv")
df2 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path_to_file2.csv")

# 根据 "渠道大类" 和 "一级分类" 进行连接
df_joined = df1.join(df2, ["渠道大类", "一级分类"])

# 使用 case when 逻辑添加授权强度列
df_final = df_joined.withColumn(
    "授权强度",
    when(col("渠道大类") == "pdd", "强2")
        .when(col("渠道大类") == "meituan", "强3")
        .otherwise("强1")  # 默认情况下，如果 "渠道大类" 不是 pdd 或 meituan，则为 "强1"
)

# 显示结果
df_final.show()

# 停止 Spark 会话
spark.stop()

请注意，上面的代码是一个示例，你需要根据实际的文件路径和文件格式（如 CSV、Parquet 等）来调整 read 函数的参数。另外，when 函数的使用可能需要根据你的实际数据进行调整，以确保正确的逻辑判断。

由于你提供的是图片，我无法直接读取图片中的数据，所以你需要将图片中的数据转换为 CSV 或其他 PySpark 支持的格式，然后使用上述代码进行处理。

参考链接：

• PySpark 官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/index.html
• PySpark DataFrame API 文档：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.DataFrame