如何对 boolean 列的 Spark dataframe 使用 when 和 Otherwise 语句？

Question

I have a dataset with three columns, col 1: country (String), col 2: threshold_1 (bool), col 3: threshold_2 (bool)我有一个包含三列的数据集，col 1：country（String），col 2：threshold_1（bool），col 3：threshold_2（bool）

I am trying to create a new column with this logic, but getting an error我正在尝试使用此逻辑创建一个新列，但出现错误

I am using the Palantir code workbook for this, can anyone tell me what I am missing here?我正在为此使用 Palantir 代码工作簿，谁能告诉我我在这里缺少什么？

df = df.withColumn("Threshold_Filter", 
        when(df["country"]=="INDIA" & df["threshold_1"]==True | df["threshold_2 "]==True, "Ind_country"
     ).otherwise("Dif_country"))

Answer 1

You just need to put your statements in parentheses.你只需要把你的陈述放在括号里。

df = (
    df
    .withColumn(
        "Threshold_Filter",
        when(
            (df["country"]=="INDIA") & 
            (df["threshold_1"]==True) | 
            (df["threshold_2 "]==True), 
            "Ind_country")
        .otherwise("Dif_country"))
)

如何对 boolean 列的 Spark dataframe 使用 when 和 Otherwise 语句？

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解决方案1
2 已采纳 2023-01-09 08:59:22

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解决方案1 2 已采纳 2023-01-09 08:59:22

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