我担心转化成 pandas 会影响效率，有没有 pyspark 的方法

确实，如果你关心性能，直接在PySpark环境下操作DataFrame可能会更高效，尤其是当处理大规模数据时。在这种情况下，你可以选择保留DataFrame，使用`explode()`或者`collect()`配合`map()`函数来逐行转换为列表。这里是一个例子：

from pyspark.sql.functions import explode

# 使用explode将EQP_PM_MARK列转化为多个行
exploded_df = df.select('EQP_CHAMBER_ID', explode(column='EQP_PM_MARK').alias('value'))

# 然后可以使用map()函数，这里的lambda表达式会生成一个包含两元素的子列表
list_of_lists = exploded_df.rdd.map(lambda row: [row.EQP_CHAMBER_ID, row.value]).collect()

# 注意这一步会在driver上进行，如果数据量大，可能不适合
print(list_of_lists)

这种方法虽然不需要将整个DataFrame转为Pandas，但是仍然会在内存中形成临时的中间结果。`collect()`操作通常在小规模数据或者测试环境中可行，因为它的代价是将所有数据拉回Driver进程。

相关问题

将pyspark dataframe转化成pandas dataframe

可以使用pandas的`.toPandas()`方法将pyspark dataframe转化为pandas dataframe，示例如下：

import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("pyspark_to_pandas").getOrCreate()

# 创建pyspark dataframe
df = spark.createDataFrame([(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")], ["id", "value"])

# 转化为pandas dataframe
pandas_df = df.select("*").toPandas()

# 打印pandas dataframe
print(pandas_df)

输出结果为：

   id value
0   1     a
1   2     b
2   3     c

怎么将pandas dataframe转化成pyspark dataframe

可以使用以下代码将 Pandas Dataframe 转化成 PySpark Dataframe：

from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd

spark = SparkSession.builder.appName('pandasToSparkDF').getOrCreate()

pandas_df = pd.read_csv('path_to_pandas_dataframe')
spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df)

其中，`path_to_pandas_dataframe` 指的是 Pandas Dataframe 的文件路径。这个代码将 Pandas Dataframe 转化成一个 PySpark Dataframe，方便使用 PySpark 进行数据处理。