pyspark df转数组
时间: 2023-05-04 08:03:54 浏览: 158
Pyspark中,DataFrame是一种基于RDD的数据结构,通常用于处理结构化数据。有时候需要将DataFrame转换成数组,以便进行进一步的处理,这时可以通过collect()方法实现。
collect()方法将DataFrame转换为Python列表,列表中的每个元素是一个Row对象,每个Row对象代表了一个DataFrame中的一行数据。为了将每一行数据转换成数组,需要使用Row对象的asDict()方法将其转换为Python字典,再使用字典的values()方法获取字典中的值。最后得到的结果是一个数组列表,每个数组代表了DataFrame中的一行数据。
以下是一些示例代码:
1.将DataFrame中的所有列转换成数组:
df_array = df.collect()
df_array = [row.asDict().values() for row in df_array]
2.将DataFrame中指定列转换成数组:
df_array = df.select('column1', 'column2', 'column3').collect()
df_array = [list(row) for row in df_array]
3.将DataFrame中每行的第一个元素转换成一个数组:
df_array = df.select('_1').collect()
df_array = [row[0] for row in df_array]
需要注意的是,collect()方法并不适用于大型数据集,因为它需要将所有数据加载到驱动程序内存中,可能会导致内存问题。如果需要处理大型数据集,应该考虑分布式计算方法,如使用Spark SQL的分布式计算引擎。