从嵌套列表创建pyspark dataframe

从嵌套列表创建 PySpark DataFrame 可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType

创建 SparkSession 对象：

spark = SparkSession.builder.appName("NestedListToDataFrame").getOrCreate()

定义嵌套列表的结构和数据类型：

schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True),
    StructField("address", StructType([
        StructField("street", StringType(), True),
        StructField("city", StringType(), True),
        StructField("state", StringType(), True)
    ]), True)
])

创建嵌套列表数据：

data = [
    ("John", 25, ("123 Main St", "New York", "NY")),
    ("Jane", 30, ("456 Elm St", "San Francisco", "CA")),
    ("Bob", 35, ("789 Oak St", "Seattle", "WA"))
]

将嵌套列表转换为 RDD：

rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)

使用定义的结构将 RDD 转换为 DataFrame：

df = spark.createDataFrame(rdd, schema)

现在，你已经成功地从嵌套列表创建了一个 PySpark DataFrame。你可以使用 DataFrame 的各种方法和操作来处理和分析数据。

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