将自定义函数应用于 PySpark 中数据框的选定列的单元格

假设我有一个如下所示的数据框：

+---+-----------+-----------+
| id|   address1|   address2|
+---+-----------+-----------+
|  1|address 1.1|address 1.2|
|  2|address 2.1|address 2.2|
+---+-----------+-----------+

我想将自定义函数直接应用于address1 and address2列，例如：

def example(string1, string2):
    name_1 = string1.lower().split(' ')
    name_2 = string2.lower().split(' ')
    intersection_count = len(set(name_1) & set(name_2))

    return intersection_count

我想将结果存储在一个新列中，以便我的最终数据框如下所示：

+---+-----------+-----------+------+
| id|   address1|   address2|result|
+---+-----------+-----------+------+
|  1|address 1.1|address 1.2|     2|
|  2|address 2.1|address 2.2|     7|
+---+-----------+-----------+------+

我尝试以曾经将内置函数应用于整个列的方式执行它，但出现错误：

>>> df.withColumn('result', example(df.address1, df.address2))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in example
TypeError: 'Column' object is not callable

我做错了什么以及如何将自定义函数应用于选定列中的字符串？

你必须在spark中使用udf（用户定义函数）

from pyspark.sql.functions import udf
example_udf = udf(example, LongType())
df.withColumn('result', example_udf(df.address1, df.address2))