在本篇内容里小编给大家分享的是一篇关于从PySpark中的字符串获取列表方法讲解及相关实例，有需要的朋友们跟着学习下。
在 PySpark 中是否有类似eval的功能。
我正在尝试将 Python 代码转换为 PySpark
我正在查询一个数据框，并且其中一列具有数据，如下所示，但采用字符串格式。
[{u'date': u'2015-02-08', u'by': u'abc@gg.com', u'value': u'NA'}, {u'date': u'2016-02-08', u'by': u'dfg@yaa.com', u'value': u'applicable'}, {u'date': u'2017-02-08', u'by': u'wrwe@hot.com', u'value': u'ufc'}]假设“ x”是在数据框中保存此值的列。
现在，我想传递该字符串列“ x”并获取列表，以便可以将其传递给 mapPartition 函数。
我想避免迭代驱动程序上的每一行，这就是我这样想的原因。
在 Python 中使用 eval()函数(如果已使用)：我得到以下输出：
x = "[{u'date': u'2015-02-08', u'by': u'abc@gg.com', u'value': u'NA'}, {u'date': u'2016-02-08', u'by': u'dfg@yaa.com', u'value': u'applicable'}, {u'date': u'2017-02-08', u'by': u'wrwe@hot.com', u'value': u'ufc'}]" list = eval(x) for i in list: print i输出：(这也是我在 PySpark 中想要的)
{u'date': u'2015-02-08', u'by': u'abc@gg.com', u'value': u'NA'}
{u'date': u'2016-02-08', u'by': u'dfg@yaa.com', u'value': u'applicable'}
{u'date': u'2017-02-08', u'by': u'wrwe@hot.com', u'value': u'ufc'}
如何在 PySpark 中做到这一点？
实例扩展：
df.schema: StructType(List(StructField(id,StringType,true),StructField(recs,StringType,true)))
|id | recs | |ABC|[66, [["AB", 10]]] |XYZ|[66, [["XY", 10], ["YZ", 20]]] |DEF|[66, [["DE", 10], ["EF", 20], ["FG", 30]]]
我正试着把这些单子弄平
|id | like_id
|ABC|AB|
|XYZ|XY|
|XYZ|YZ|
|DEF|DE|
|DEF|EF|
|DEF|FG|
到此这篇关于从PySpark中的字符串获取列表方法讲解的文章就介绍到这了,更多相关如何从 PySpark 中的字符串获取列表内容请搜索0133技术站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持0133技术站！
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