] मान, जिसका उपयोग डेटाफ्रेम के लिए दूसरे तर्क के रूप में किया जा सकता है। एक निरंतर कॉलम जोड़ने के लिए। df.withcolumn ('new_column', lit (10))

अधिक जटिल कॉलम के लिए, सरणी, मानचित्र और संरचना जैसे कार्यों का उपयोग वांछित स्तंभ मानों के निर्माण के लिए किया जा सकता है:

pyspark.sql.functions आयात शरण, संरचना df.WithColumn ("कुछ_रेरे", सरणी (लिट (1), लिट (2), लिट (3))) df.withColumn ("कुछ_map", मानचित्र (lit ("key1"), lit (1), lit ("key2"), lit (2))

typeedlit (स्पार्क 2.2)

स्पार्क 2.2 को typedlit फ़ंक्शन का समर्थन करता है। org.apache.spark.sql.functions.typedlit df.WithColumn ("कुछ_आरे", typedlit (seq (1, 2, 3)))) df.withColumn ("कुछ_स्ट्रक्ट", typedlit (("foo", 1, 0.3)))

pyspark.sql.functions आयात udf, लिट def add_ten (पंक्ति): 10 रिटर्न add_ten_udf = udf (add_ten, integertype ()) df.withColumn ('new_column', add_ten_udf (lit (1.0)))

from pyspark.sql.functions import lit

df.withColumn('new_column', lit(10))

नोट:

from pyspark.sql.functions import lit

df.withColumn('new_column', lit(10))