将Pyspark DataFrame转换为Python字典可以通过以下步骤实现:
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("DataFrame to Dictionary") \
.getOrCreate()
# 从文件加载DataFrame
df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)
# 从列表创建DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
collect()
方法将DataFrame转换为Python列表。collect()
方法将DataFrame的所有行收集到Driver节点上的内存中。请注意,如果DataFrame非常大,可能会导致内存问题。rows = df.collect()
col1
和col2
,可以使用以下代码将列表转换为字典:dictionary = {row["col1"]: row["col2"] for row in rows}
完整的代码示例:
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("DataFrame to Dictionary") \
.getOrCreate()
# 加载或创建DataFrame
df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)
# 将DataFrame转换为Python列表
rows = df.collect()
# 将Python列表转换为字典
dictionary = {row["col1"]: row["col2"] for row in rows}
print(dictionary)
这样,你就可以将Pyspark DataFrame转换为Python字典了。
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