不能在pyspark中使用python eval()作为pandas udf，但在python udf中使用相同

的功能是可以的吗？

在pyspark中，eval()函数是Python内置的函数，用于将字符串作为表达式进行求值。然而，由于pyspark的运行环境是分布式的，需要将数据进行分布式处理，因此在pyspark中使用eval()函数作为pandas udf是不可行的。

Pandas UDF是一种在pyspark中使用pandas库进行数据处理的方法。它可以将数据以pandas的DataFrame形式加载到内存中进行处理，提供了更加灵活和高效的数据处理能力。然而，由于pyspark的分布式特性，需要将数据进行序列化和反序列化，以及在集群中进行数据传输，因此在pandas UDF中使用eval()函数可能会导致性能问题和数据传输的困扰。

相反，在Python UDF中使用eval()函数是可行的。Python UDF是一种在pyspark中使用纯Python函数进行数据处理的方法。由于Python UDF是在每个分区上独立执行的，不需要进行数据传输和序列化，因此可以使用eval()函数进行表达式求值。

总结起来，不能在pyspark中使用Python eval()作为pandas UDF，但在Python UDF中使用相同的功能是可以的。

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