将字典的列转换为pyspark dataframe中的列

将字典的列转换为Pyspark DataFrame中的列可以通过使用createDataFrame方法和lit函数来实现。

首先，我们需要导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lit

然后，我们可以创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

接下来，我们定义一个字典，其中包含了要转换为DataFrame列的数据：

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'city': ['New York', 'London', 'Paris']}

然后，我们可以使用createDataFrame方法将字典转换为DataFrame：

df = spark.createDataFrame([(data['name'][i], data['age'][i], data['city'][i]) for i in range(len(data['name']))], ['name', 'age', 'city'])

在上述代码中，我们使用了一个列表推导式来遍历字典中的每个键值对，并将其转换为一个元组。然后，我们指定了DataFrame的列名。

最后，我们可以使用withColumn方法将DataFrame中的列添加到新的DataFrame中：

new_df = df.withColumn('name_col', lit(data['name'])) \
            .withColumn('age_col', lit(data['age'])) \
            .withColumn('city_col', lit(data['city']))

在上述代码中，我们使用lit函数将字典中的值转换为常量列，并使用withColumn方法将这些列添加到新的DataFrame中。我们还为每个列指定了一个新的列名。

完成上述步骤后，new_df将包含原始DataFrame的所有列，以及从字典中转换的新列。

这是一个示例的完整代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lit

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'city': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = spark.createDataFrame([(data['name'][i], data['age'][i], data['city'][i]) for i in range(len(data['name']))], ['name', 'age', 'city'])

new_df = df.withColumn('name_col', lit(data['name'])) \
            .withColumn('age_col', lit(data['age'])) \
            .withColumn('city_col', lit(data['city']))

new_df.show()

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