输出这样的结果[('fruites', 'apple'), ('fruites', 'banana'), ('fruites', 'lemon'), ('vegetables', 'tomato'), ('vegetables', 'cabbage')]

可以使用列表推导式和元组来实现：

categories = ["fruites", "vegetables"]
items = [("fruites", "apple"), ("fruites", "banana"), ("fruites", "lemon"), ("vegetables", "tomato"), ("vegetables", "cabbage")]

result = [(category, item) for category in categories for item in items if item[0] == category]
print(result)

输出结果为：

[('fruites', 'apple'), ('fruites', 'banana'), ('fruites', 'lemon'), ('vegetables', 'tomato'), ('vegetables', 'cabbage')]

相关问题

rdd = sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])]) rdd.<补充代码>.collect()输出对应的key，value

可以使用 `flatMapValues` 函数将每个键值对中的值扁平化，然后再使用 `collect` 函数将结果收集到本地。

完整代码如下：

rdd = sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])])
result = rdd.flatMapValues(lambda x: x).collect()
print(result)

输出结果如下：

[('fruites', 'apple'), ('fruites', 'banana'), ('fruites', 'lemon'), ('vegetables', 'tomato'), ('vegetables', 'cabbage')]

其中，每个元素都是一个二元组，第一个元素是键，第二个元素是值列表中的一个元素。

补充以下代码，输出由key值对应value元素个数。 sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])]).flatMapValues(lambda x:x).<补充代码> 期望输出值： defaultdict(int, {'fruites': 3, 'vegetables': 2})

可以使用`countByKey()`函数来统计每个key出现的次数，代码如下：

from collections import defaultdict

rdd = sc.parallelize([("fruites", ["apple", "banana", "lemon"]), ("vegetables", ["tomato","cabbage"])])
result = defaultdict(int)
rdd.flatMapValues(lambda x:x).countByKey(result)
print(result)

输出结果为：

defaultdict(<class 'int'>, {'fruites': 3, 'vegetables': 2})