在不使用pandas的情况下将数据帧转换为pyspark中的字典
，可以通过以下步骤实现：
- 首先，确保已经安装了pyspark并导入相关的模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import collect_list- 创建一个SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()- 加载数据帧（DataFrame）：
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")这里假设数据以CSV格式存储在"data.csv"文件中。
- 将数据帧转换为字典：
result = df.groupBy().agg(collect_list(df.columns[0]).alias("keys"), collect_list(df.columns[1]).alias("values")).collect()[0].asDict()这里假设数据帧有两列，第一列作为字典的键（keys），第二列作为字典的值（values）。
- 打印转换后的字典：
print(result)这样就可以将数据帧转换为pyspark中的字典，其中result为转换后的字典对象。请注意，这里的代码示例仅适用于数据帧中的两列，如果数据帧有更多列，需要相应地修改代码。
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