如何解析从PySpark中的字符串获取列表方法

如何解析从Pyspark中的字符串获取列表方法，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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|

关于如何解析从PySpark中的字符串获取列表方法问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注编程网精选频道了解更多相关知识。