这篇文章是我总结的spark官方文档中关于pyspark.sql.functions中的有关内容，源文档是按照函数的字母表顺序排列的，这里我按照功能排列。并且删除了其中的一些

用法

有几种

import pyspark.sql.functions as F
df.select(F.expr('*'),F.expr('length(name)').alias('len'),F.rand(seed=42))
df.withColumn('rand_num',F.sin(df.col1)*3)
df.selectExpr('*','power(cid2,5)')

# 针对 agg func：
df.groupBy('col1').agg(F.count('col2'))
df.groupBy('col1').agg(F.count(df.col2))

特殊常用

F.lit(3) # 增列都是一个值
F.col('col1') # 选取一列
F.when().else()

F.expr: 在 Python 里面写sql

# 最简单的用法
df.withColumn('row_num',F.expr('row_number() over(partition by col1 order by col2)'))

# 分位数
from pyspark.sql import Window
df.withColumn('percentile_25',F.expr('percentile_approx(col2, 0.25)').over(Window.partitionBy('col1'))) # 每个partition的分位数，但不聚合（所以逻辑上有点怪）

# 分位数
df.groupBy('col1').agg(F.expr('''
concat(
    round(percentile_approx(col2,0),3),'_',
    round(percentile_approx(col2,0.25),3),'_',
    round(percentile_approx(col2,0.5),3),'_',
    round(percentile_approx(col2,0.75),3),'_',
    round(percentile_approx(col2,1),3),'_'
    )
''').alias('percentile_col2'))

数学

• 符号，取整等

  abs(col)
  signum(col) # 符号函数，返回-1,0,1
  ceil 向上取整
  floor 向下取整
  round(col, scale=0) # 小数形式的四舍五入，到scale位
  

• 角度类

  sin(col),cos(col),tan(col)
  asin(col),acos(col),atan(col)
  sinh(col),cosh(col),tanh(col)
  radians(col) # 度数转弧度
  degrees(col) # 弧度转角度
  

• 指数类

  exp(col)
  pow(col1,col2) # 指数，col1和col2都可以换成数字
  log(col1,col2) # 对数，col1和col2都可以换成数字
  log(col1) # 自然对数
  factorial(col) # 阶乘，sql也有这个命令
  sqrt(col)
  cbrt(col) # 三次方根
  # 其实还有更为python的混合用法：
  df1.withColumn('s1',F.sqrt(df1.col1**df1.col2+df1.col1))
  

• 统计类

  max(col) # aggregate function
  min(col) # aggregate function
  avg(col) # aggregate function
  mean # alias for avg()
  count(col) # aggregate function
  countDistinct(col) # aggregate function
  corr(col1, col2) # 皮尔逊相关系数
  kurtosis(col) # 峰度
  skewness(col) # 偏度
  stddev(col) # Aggregate function: returns the unbiased sample standard deviation of the expression in a group
  stddev_pop(col) # Aggregate function: returns population standard deviation of the expression in a group.
  stddev_samp(col) # Aggregate function: returns the unbiased sample standard deviation of the expression in a group.
  var_pop(col) # Aggregate function: returns the population variance of the values in a group.
  var_samp(col) # Aggregate function: returns the unbiased variance of the values in a group.
  variance(col) # Aggregate function: returns the population variance of the values in a group.
  

• 随机函数

  rand(seed=None) # 随机数
  df.withColumn('rand', F.rand(seed=42) * 3) # sql 中也有这个函数，但不能传入 seed 参数
  randn(seed=None) # 正态分布
  

字符串

• 大小写

  initcap(col) 每个单词的首字母大写（一个元素的字符串中可以有多个单词）（sql也有这个命令）
  lower(col) 转为小写
  upper(col) # 转为大写
  

• 填充

  lpad(col, len, pad) # 用pad把col填充到len长度，pad放左边
  rpad(col, len, pad) # 用pad把col填充到len长度，pad放右边
  rtrim(col) # 删掉右边的空格
  ltrim(col) # 删掉左边的空格
  trim(col) # 两边都删
  

• 反转、截取

  repeat(col, n) # 字符串重复n次
  reverse(col) # 把 string 或 array 反转
  substring(str, pos, len) # 截取从pos开始，len长度
  

• 匹配

  instr(str, substr) # str中，substr第一次出现的位置，可以用sql
  locate(substr, str, pos=1) # str中，pos后，substr第一次出现的位置号，位置号从1开始，如果没找到就返回0
  

• 正则

  split(str, pattern) # 正则表达式分割
  regexp_replace(str, pattern, replacement)
  

时间

• 时间生成

  current_date() # 当前日期
  current_timestamp() # 当前时间
  date_format(date, format) # 把时间转化成指定格式
  date_trunc(format, timestamp) # 把时间四舍五入到某一个精度
  # format – ‘year’, ‘yyyy’, ‘yy’, ‘month’, ‘mon’, ‘mm’, ‘day’, ‘dd’, ‘hour’, ‘minute’, ‘second’, ‘week’, ‘quarter’
  

• 时间加减

  add_months(start, months) # 增加一个月，mysql可以用 `select DATE_ADD('2018-02-05',INTERVAL 1 month) as dt` 但spark中不行
  # start 可以是字符串格式
  date_sub(start, days)
  datediff(end_date, start_date)
  months_between(end_date, start_date, roundOff=True)
  # 1. 返回月份差
  # 2. date1大于date2，返回正值
  # 3. 默认返回整数，但roundOff=False 时返回8位小数
  next_day(date, dayOfWeek) # 返回下一个“周n”，dayOfWeek=“Mon”, “Tue”, “Wed”, “Thu”, “Fri”, “Sat”, “Sun”
  

• 取位（都返回int格式）

  year(col) # 取年
  quarter(col) # 取季度
  month(col) # 取月
  hour(col) # 取小时
  minute(col) # 取分钟
  second(col) # 秒
  

• 取dayof

  dayofmonth(col)
  dayofweek(col)
  dayofyear(col)
  weekofyear(col) # 周一到周日算是一周（）
  last_day(date) # 所在月的最后一天
  

array

• 生成

  array(*cols) # 把多列粘合成一个类似 array<double> 的格式
  sequence(start, stop, step=None) # 等差数列组成的array，入参可以是列名
  

• 集合运算

  array_contains(array_col, value)  # 包含
  # 如果 array_col 为null，返回null
  # 如果 array_col 包含value，返回value
  # 如果 array_col 不包含value，返回false
  array_distinct(array_col) # 移除 array_col 中的重复
  array_except(array_col1, array_col2) # 生成一个array，其元素在col1中，但不在col2中
  array_intersect(col1, col2) # 差集（剔除重复）
  array_union(col1, col2) #交集（剔除重复）
  arrays_overlap(a1, a2) # 是否存在交集：
  # 如果有共同的元素，返回 true
  # 如果没有共同元素，如果任一有空元素，返回 null
  # 否则返回false
  

• 修改

  array_position(col, value) # 返回 array 从的第一个value 的序号，如果没有则返回null，序号是从1开始的
  array_remove(col, element) # 从array中删除所有的element
  array_repeat(col, count) # array中的元素重复3次，生成一个新array
  array_sort(col) # 返回升序array，null放到最后
  sort_array(col, asc=True) # 也是排序
  arrays_zip(*cols) # 效果相当于 Python 的 list(zip(a,b)) http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.functions.arrays_zip
  slice(x, start, length) # 切片取数，例如 slice(df.x, 2, 2)
  shuffle(col) # 打乱顺序
  

• 统计

  size(col) # array的长度
  covar_pop(col1, col2) # 两个array的相关系数
  covar_samp(col1, col2) #相关系数
  array_max(col) # array中的最大值
  array_min(col) # array中的最小值
  

• 拼接和展开

  array_join(col, delimiter, null_replacement=None)  
  # 将array拼接成一个字符串，其中分割符为 delimiter  
  # 如果指定了null_replacement，用null_replacement 替换空值，否则视空值不存在
  concat(*cols) #也是拼接（可用于 string，binary，array）如果array有一个为空，返回空。这个函数与sql的concat不太一样
  concat_ws(sep, *cols) # 用sep链接
  explode_outer(col)
  # 如果 col是一个 <array> 那么生成一个新列，col，把 <array>中的元素竖着变成列
  # 如果 col 是一个 <map> 那么生成两个新列，key, value, 把map中的元素竖着变成列
  df = spark.createDataFrame([(1, ["foo", "bar"], {"x": 1.0}), (2, [], {}), (3, None, None)],("id", "an_array", "a_map"))
  df.select("id", "an_array", F.explode_outer("a_map")).show()
  df.select("id", "a_map", F.explode_outer("an_array")).show()
  

其它

F.greatest('col1','col2',...) # 多列中最大的那个，sql也有这个命令
F.least('col1','col2',...) # 最小的那个

F.coalesce # 取第一个不为空的元素（sql也有这个命令）

when(condition, value)
df.select(when(df['age'] == 2, df.age + 1).otherwise(4).alias("age"))

aggfunction

collect_list
collect_set
sum
sumDistinct

窗口函数

lag(col, count=1, default=None) # 窗口函数，返回往前数第count行的内容（ sql也有同样的命令）（ 机器上好像报错）
lead(col, count=1, default=None) # 窗口函数，返回往后数第count行的内容（ sql也有同样的命令）（ 机器上好像报错）
first(col, ignorenulls=False) # aggfunction，返回第一个
last(col, ignorenulls=False) # aggfunction，返回最后一个
row_number()
cume_dist()
dense_rank()
lead(col, count=1, default=None)  # returns the ntile group id (from 1 to n inclusive)
percent_rank()
rank()

其它

下面这些函数都可以方便地用其它函数代替（虽然运行效率会慢点儿），个人不建议多用下面这些函数，如果你的队友不是很熟悉spark.sql.functions，可能会对他们来说可读性太差，影响合作。

expm1:$e^{x-1}$
hypot(col1, col2) # 等价于 sqrt{(a^2 + b^2)}
atan2(col1, col2) # 输入x,y坐标，输出theta
log10(col)
log2(col)
log1p(col) # $\log(x+1)$

bround(col, scale=0) # 小数形式的四舍五入，与round(col, scale=0)重复

## 不常用
base64
basestring
bin
approx_count_distinct

自增ID

增添一列递增、唯一（但不连续）的数字

import pyspark.sql.functions as fn
df_abnormal_id=df1.select(fn.monotonically_increasing_id().alias('id'),'*')

参考文献

http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html#module-pyspark.sql.functions
https://blog.csdn.net/liam08/article/details/79663018