如果要在python/pyspark中获取数组，则跳过数字跟在字符串后面的拆分

在Python和PySpark中，要获取数组，可以通过跳过数字并将其与字符串拆分来实现。具体步骤如下：

首先，将字符串按照空格进行拆分，得到一个字符串列表。
遍历字符串列表，对于每个字符串，判断是否以数字开头。
如果以数字开头，则跳过该字符串，并将其与下一个字符串合并为一个新的字符串。
如果不以数字开头，则将该字符串添加到结果数组中。
最后，返回结果数组作为获取到的数组。

以下是一个示例代码，演示如何在Python中实现该功能：

def get_array(string):
    result = []
    strings = string.split()
    i = 0
    while i < len(strings):
        if strings[i][0].isdigit():
            i += 2
        else:
            result.append(strings[i])
            i += 1
    return result

# 示例用法
string = "1 apple 2 banana 3 orange"
array = get_array(string)
print(array)  # 输出: ['apple', 'banana', 'orange']

对于PySpark，可以使用相似的逻辑来处理RDD或DataFrame中的字符串数据。以下是一个示例代码，演示如何在PySpark中实现该功能：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, split

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 示例数据
data = [("1 apple",), ("2 banana",), ("3 orange",)]
df = spark.createDataFrame(data, ["string"])

# 拆分字符串并获取数组
array_df = df.withColumn("array", split(col("string"), " ")) \
             .selectExpr("filter(array, x -> !substring(x, 0, 1) rlike '\\d+') as array")

# 显示结果
array_df.show(truncate=False)

这样，你就可以在Python和PySpark中获取数组，同时跳过数字并将其与字符串拆分。请注意，以上示例代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。