根据列值是否在另一列中将列添加到 PySpark DataFrame

我有一个 PySpark DataFrame，其结构为

[('u1', 1, [1 ,2, 3]), ('u1', 4, [1, 2, 3])].toDF('user', 'item', 'fav_items')

我需要添加另一列 1 或 0，具体取决于“item”是否在“fav_items”中。

所以我想要

[('u1', 1, [1 ,2, 3], 1), ('u1', 4, [1, 2, 3], 0)]

我如何在第三列中查找第二列来决定值，然后如何添加它？

以下代码执行请求的任务。定义了一个用户定义的函数，该函数接收 a 的两列DataFrame作为参数。因此，对于每一行，搜索项目是否在项目列表中。如果找到该项目，则返回 1，否则返回 0。

# Imports
from pyspark.sql.types import IntegerType
from pyspark.sql.functions import udf
# First we create a RDD in order to create a dataFrame:
rdd = sc.parallelize([('u1', 1, [1 ,2, 3]), ('u1', 4, [1, 2, 3])])
df = rdd.toDF(['user', 'item', 'fav_items'])
# Print dataFrame
df.show()

# We make an user define function that receives two columns and do operation
function = udf(lambda item, items: 1 if item in items else 0, IntegerType())

df.select('user', 'item', 'fav_items', function(col('item'), col('fav_items')).alias('result')).show()

结果如下：

+----+----+---------+
|user|item|fav_items|
+----+----+---------+
|  u1|   1|[1, 2, 3]|
|  u1|   4|[1, 2, 3]|
+----+----+---------+

+----+----+---------+------+
|user|item|fav_items|result|
+----+----+---------+------+
|  u1|   1|[1, 2, 3]|     1|
|  u1|   4|[1, 2, 3]|     0|
+----+----+---------+------+