Python to Pyspark函数UDF如何输出列表列表

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在Pyspark中，可以使用自定义函数（UDF）将Python函数应用于Spark DataFrame中的列。要输出一个列表列表，可以使用ArrayType数据类型来定义列的数据类型，并使用udf函数将Python函数转换为Spark函数。

下面是一个示例，展示了如何将Python函数应用于Pyspark DataFrame列，并输出一个列表列表：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType

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

# 示例数据
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 定义Python函数
def split_name(name):
    return name.split()

# 将Python函数转换为Spark函数
split_name_udf = udf(split_name, ArrayType(StringType()))

# 应用UDF并创建新列
df = df.withColumn("NameSplit", split_name_udf(df["Name"]))

# 显示结果
df.show(truncate=False)

输出结果如下：

+-------+---+----------------+
|Name   |Age|NameSplit       |
+-------+---+----------------+
|Alice  |25 |[Alice]         |
|Bob    |30 |[Bob]           |
|Charlie|35 |[Charlie]       |
+-------+---+----------------+

在上面的示例中，我们定义了一个名为split_name的Python函数，它将输入的姓名字符串拆分为一个列表。然后，我们使用udf函数将该Python函数转换为Spark函数，并将其应用于DataFrame的Name列。最后，我们创建了一个新列NameSplit，其中包含了拆分后的姓名列表。

请注意，上述示例中的代码是基于Pyspark 2.x版本编写的。如果您使用的是Pyspark 3.x版本，可能需要进行一些调整，以适应新的API变化。

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