将一个pyspark.sql.dataframe转化为rdd后修改里面的值再转回dataframe

可以使用`rdd.map()`对rdd中的值进行修改，然后使用`spark.createDataFrame()`方法将修改后的rdd转换为新的DataFrame。 假设我们有一个DataFrame `df`，其中包含两列`id`和`value`，我们需要将`value`列中的值加上1，然后将修改后的DataFrame转换回去。 首先，我们需要将DataFrame转换为rdd: ```python rdd = df.rdd 然后，我们可以使用`rdd.map()`对每个元素进行修改： ```python new_rdd = rdd.map(lambda x: (x[0], x[1]+1)) 这里使用了lambda[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)将每个元素的第二个值（即value列）加上1。如果需要修改其他列，可以根据列索引或列名进行修改。 最后，我们可以使用`spark.createDataFrame()`将修改后的rdd转换回DataFrame: ```python new_df = spark.createDataFrame(new_rdd, [schema](https://geek.csdn.net/educolumn/0205d4918f263cf14d79133cf4504a2f?spm=1055.2569.3001.10083)=df.[schema](https://geek.csdn.net/educolumn/0205d4918f263cf14d79133cf4504a2f?spm=1055.2569.3001.10083)) 这里需要注意，新的DataFrame的[schema](https://geek.csdn.net/educolumn/0205d4918f263cf14d79133cf4504a2f?spm=1055.2569.3001.10083)应该与原始DataFrame的[schema](https://geek.csdn.net/educolumn/0205d4918f263cf14d79133cf4504a2f?spm=1055.2569.3001.10083)相同，否则会出现类型不匹配的错误。