Pyspark Dataframes：何时（cond，value）总是评估值？

Question

所以我试图根据a1中的值有条件地将udf some_function（）应用于列b1。 （否则不适用）。使用 pyspark.sql.functions.when（condition，value）和一个简单的udf

some_function = udf(lambda x: x.translate(...))    
df = df.withColumn('c1',when(df.a1 == 1, some_function(df.b1)).otherwise(df.b1))

使用此示例数据：

|    a1|    b1|
---------------
|     1|'text'|
|     2|  null|

我看到some_function（）总是被评估（即udf在null和crashes上调用translate（）），无论 condition 如果 condition 为true，都应用。为了澄清，这不是关于udfs正确处理null，而是当（...）始终执行 value 时，如果 value 是一个udf。

这种行为是否有意？如果是这样，我如何有条件地应用方法，以便在不满足 condition 的情况下不执行该方法？