如何应用函数来修改列值？（Pyspark 2.4.5 - Databricks）

在Pyspark中，你可以使用withColumn函数来修改列值。下面是一个示例代码，展示了如何使用withColumn函数来修改列值：

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

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 显示原始数据
df.show()

# 使用withColumn函数修改列值
df = df.withColumn("Age", when(col("Name") == "Alice", 30).otherwise(col("Age")))

# 显示修改后的数据
df.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个包含Name和Age两列的DataFrame。然后，我们使用withColumn函数来修改Age列的值。在本例中，我们将Name为"Alice"的行的Age值修改为30，其他行的Age值保持不变。最后，我们显示修改后的DataFrame。

希望对你有所帮助！