Pyspark Dataframe中的重复行

Question

假设我有一个数据框：

df = sqlContext.createDataFrame(
    [(1, 10, 21.0, 0), (3, 14, -23.0, 1)], ("x1", "x2", "x3", "x4"))

df.show()

## +---+---+-----+---+
## | x1| x2|   x3| x4|
## +---+---+-----+---+
## |  1| 10| 23.0|  5|
## |  3| 14|-23.0|  0|
## +---+---+-----+---+

在这些重复项中“复制”行并设置x4=1的有效方法是什么？

## +---+---+-----+---+
## | x1| x2|   x3| x4|
## +---+---+-----+---+
## |  1| 10| 23.0|  5|
## |  1| 10| 23.0|  1|
## |  3| 14|-23.0|  0|
## |  3| 14|-23.0|  1|
## +---+---+-----+---+

在Apache PIG中，模拟很简单：做一个foreach并生成：

FLATTEN(TOBAG(1, x4)) AS x4

谢谢大家

Answer 1

从pyspark.sql.functions导入所需的功能：

from pyspark.sql.functions import array, explode, lit

并替换现有列：

df.withColumn("x4", explode(array(lit(1), df["x4"])))