如何基于在PySpark中其他列中进行的计算来创建新列

Question

我有以下DataFrame：

+-----------+----------+----------+
|   some_id | one_col  | other_col|
+-----------+----------+----------+
|       xx1 |        11|       177|         
|       xx2 |      1613|      2000|    
|       xx4 |         0|     12473|      
+-----------+----------+----------+

我需要添加一个新列，该列基于在第一列和第二列上进行的一些计算，例如，对于col1_value = 1和col2_value = 10将需要产生col1包含在col2中的百分比，因此col3_value =（1/10）* 100 = 10％：

+-----------+----------+----------+--------------+
|   some_id | one_col  | other_col|  percentage  |
+-----------+----------+----------+--------------+
|       xx1 |        11|       177|     6.2      |  
|       xx3 |         1|       10 |      10      |     
|       xx2 |      1613|      2000|     80.6     |
|       xx4 |         0|     12473|      0       |
+-----------+----------+----------+--------------+

我知道我需要为此使用udf，但是如何基于结果直接添加新的列值？

一些伪代码：

import pyspark
from pyspark.sql.functions import udf

df = load_my_df

def my_udf(val1, val2):
    return (val1/val2)*100

udf_percentage = udf(my_udf, FloatType())

df = df.withColumn('percentage', udf_percentage(# how?))

谢谢！

Answer 1

df.withColumn('percentage', udf_percentage("one_col", "other_col"))

要么

df.withColumn('percentage', udf_percentage(df["one_col"], df["other_col"]))

要么

df.withColumn('percentage', udf_percentage(df.one_col, df.other_col))

要么

from pyspark.sql.functions import col

df.withColumn('percentage', udf_percentage(col("one_col"), col("other_col")))

但是为什么不只是：

df.withColumn('percentage', col("one_col") / col("other_col") * 100)