如何解析從PySpark中的字符串獲取列表方法

如何解析從PySpark中的字符串獲取列表方法，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

在 PySpark 中是否有類似eval的功能。

我正在嘗試將 Python 代碼轉換為 PySpark

我正在查詢一個數據框，并且其中一列具有數據，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'}]

假設“ x”是在數據框中保存此值的列。

現在，我想傳遞該字符串列“ x”并獲取列表，以便可以將其傳遞給 mapPartition 函數。

我想避免迭代驅動程序上的每一行，這就是我這樣想的原因。

在 Python 中使用 eval()函數(如果已使用)：我得到以下輸出：

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

輸出：(這也是我在 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 中做到這一點？

實例擴展：

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]]]

我正試著把這些單子弄平

|id | like_id
|ABC|AB|
|XYZ|XY|
|XYZ|YZ|
|DEF|DE|
|DEF|EF|
|DEF|FG|

關于如何解析從PySpark中的字符串獲取列表方法問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。