,可以通过以下步骤实现:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import collect_list
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")
这里假设数据以CSV格式存储在"data.csv"文件中。
result = df.groupBy().agg(collect_list(df.columns[0]).alias("keys"), collect_list(df.columns[1]).alias("values")).collect()[0].asDict()
这里假设数据帧有两列,第一列作为字典的键(keys),第二列作为字典的值(values)。
print(result)
这样就可以将数据帧转换为pyspark中的字典,其中result为转换后的字典对象。请注意,这里的代码示例仅适用于数据帧中的两列,如果数据帧有更多列,需要相应地修改代码。
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