乌辛 pyspark.sql.types.StructType.fromJson() 您可以从json动态构造模式。
根据您的要求，我更改了用于“col\e”的数据类型，您可以根据您的用例将数据类型更改为一列或多列。

df = spark.read.csv('test.csv',header=True,inferSchema=True)
fields = []
for f in json.loads(df.schema.json())["fields"]:
    if f["name"] == "col_e":
        fields.append(StructField("col_e", StringType(), True))
    else:
        fields.append(StructField.fromJson(f))

schema = StructType(fields)

@F.pandas_udf(schema, F.PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def many_cols_data(pdf):
    pdf['col_e'] = "test"
    return pdf

df.groupBy(
    'col_a'
).apply(
    many_cols_data
).show()

输入文件test.csv

col_a,col_b,col_c,col_d,col_e
a,2,3,4,5
b,2,3,4,5
c,2,3,4,5

结果是什么

+-----+-----+-----+-----+-----+
|col_a|col_b|col_c|col_d|col_e|
+-----+-----+-----+-----+-----+
|    c|    2|    3|    4| test|
|    b|    2|    3|    4| test|
|    a|    2|    3|    4| test|
+-----+-----+-----+-----+-----+