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有没有办法在pyspark中收集嵌套模式中所有字段的名称

在pyspark中,可以使用pyspark.sql.functions模块中的explode函数来展开嵌套模式中的所有字段,并使用pyspark.sql.DataFrame.columns属性来获取展开后的所有字段名称。

下面是一个完整的答案示例:

在pyspark中,可以使用explode函数来展开嵌套模式中的所有字段。explode函数将嵌套字段中的每个元素拆分为一行,并在展开后的每一行中保留原始行的其他字段。

以下是使用explode函数的示例代码:

代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [
    ("Alice", [("Math", 90), ("English", 85)]),
    ("Bob", [("Math", 95), ("Science", 88), ("English", 92)])
]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Subjects"])

# 使用explode函数展开嵌套字段
df_expanded = df.select("Name", explode("Subjects").alias("Subject"))

# 获取展开后的所有字段名称
field_names = df_expanded.columns

# 打印结果
print(field_names)

运行以上代码,将会输出展开后的所有字段名称:

代码语言:txt
复制
['Name', 'Subject']

在这个例子中,我们有一个包含姓名和科目的嵌套模式的DataFrame。我们使用explode函数将科目字段展开,并将展开后的字段命名为"Subject"。然后,我们使用columns属性获取展开后的所有字段名称。

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