将 spark DataFrame 列转换为 python 列表

看，为什么你正在做的这种方式不起作用。首先，您尝试从 Row 类型中获取整数，您收集的输出如下所示：

>>> mvv_list = mvv_count_df.select('mvv').collect()
>>> mvv_list[0]
Out: Row(mvv=1)

如果你采取这样的做法：

>>> firstvalue = mvv_list[0].mvv
Out: 1

您将获得 mvv 值。如果你想要数组的所有信息，你可以采取如下方式：

>>> mvv_array = [int(row.mvv) for row in mvv_list.collect()]
>>> mvv_array
Out: [1,2,3,4]

但是，如果您对另一列尝试相同的操作，您会得到：

>>> mvv_count = [int(row.count) for row in mvv_list.collect()]
Out: TypeError: int() argument must be a string or a number, not 'builtin_function_or_method'

发生这种情况是因为 count 是一个内置方法。该列与 count 同名。解决方法是将 count 的列名更改为 _count：

>>> mvv_list = mvv_list.selectExpr("mvv as mvv", "count as _count")
>>> mvv_count = [int(row._count) for row in mvv_list.collect()]

但是不需要这种解决方法，因为您可以使用字典语法访问该列：

>>> mvv_array = [int(row['mvv']) for row in mvv_list.collect()]
>>> mvv_count = [int(row['count']) for row in mvv_list.collect()]

它最终会奏效！

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跟随一个班轮给出你想要的列表。

mvv = mvv_count_df.select("mvv").rdd.flatMap(lambda x: x).collect()

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这将为您提供所有元素作为列表。

mvv_list = list(
    mvv_count_df.select('mvv').toPandas()['mvv']
)

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我进行了基准分析，list(mvv_count_df.select('mvv').toPandas()['mvv']) 是最快的方法。我很惊讶。

我使用带有 Spark 2.4.5 的 5 节点 i3.xlarge 集群（每个节点有 30.5 GB 的 RAM 和 4 个内核）在 10 万 / 1 亿行数据集上运行不同的方法。数据均匀分布在 20 个快速压缩的 Parquet 文件中，并具有单列。

这是基准测试结果（以秒为单位的运行时间）：

+-------------------------------------------------------------+---------+-------------+
|                          Code                               | 100,000 | 100,000,000 |
+-------------------------------------------------------------+---------+-------------+
| df.select("col_name").rdd.flatMap(lambda x: x).collect()    |     0.4 | 55.3        |
| list(df.select('col_name').toPandas()['col_name'])          |     0.4 | 17.5        |
| df.select('col_name').rdd.map(lambda row : row[0]).collect()|     0.9 | 69          |
| [row[0] for row in df.select('col_name').collect()]         |     1.0 | OOM         |
| [r[0] for r in mid_df.select('col_name').toLocalIterator()] |     1.2 | *           |
+-------------------------------------------------------------+---------+-------------+

* cancelled after 800 seconds

在驱动节点上收集数据时要遵循的黄金法则：

尝试用其他方法解决问题。将数据收集到驱动程序节点的成本很高，不能利用 Spark 集群的强大功能，因此应尽可能避免。

收集尽可能少的行。在收集数据之前聚合、去重、过滤和修剪列。尽可能少地向驱动节点发送数据。

toPandas was significantly improved in Spark 2.3。如果您使用的是早于 2.3 的 Spark 版本，这可能不是最好的方法。

有关更多详细信息/基准测试结果，请参阅 here。

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下面的代码会帮助你

mvv_count_df.select('mvv').rdd.map(lambda row : row[0]).collect()

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根据我的数据，我得到了这些基准：

>>> data.select(col).rdd.flatMap(lambda x: x).collect()

0.52 秒

>>> [row[col] for row in data.collect()]

0.271 秒

>>> list(data.select(col).toPandas()[col])

0.427 秒

结果是一样的

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如果您收到以下错误：

AttributeError：“列表”对象没有属性“收集”

此代码将解决您的问题：

mvv_list = mvv_count_df.select('mvv').collect()

mvv_array = [int(i.mvv) for i in mvv_list]

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一种可能的解决方案是使用 pyspark.sql.functions 中的 collect_list() 函数。这会将所有列值聚合到一个 pyspark 数组中，该数组在收集时会转换为 python 列表：

mvv_list   = df.select(collect_list("mvv")).collect()[0][0]
count_list = df.select(collect_list("count")).collect()[0][0] 

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让我们创建有问题的数据框

df_test = spark.createDataFrame(
    [
        (1, 5),
        (2, 9),
        (3, 3),
        (4, 1),
    ],
    ['mvv', 'count']
)
df_test.show()

这使

+---+-----+
|mvv|count|
+---+-----+
|  1|    5|
|  2|    9|
|  3|    3|
|  4|    1|
+---+-----+

然后应用 rdd.flatMap(f).collect() 获取列表

test_list = df_test.select("mvv").rdd.flatMap(list).collect()
print(type(test_list))
print(test_list)

这使

<type 'list'>
[1, 2, 3, 4]

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您可以首先收集 df 并返回 Row 类型的列表

row_list = df.select('mvv').collect()

遍历行以转换为列表

sno_id_array = [ int(row.mvv) for row in row_list]

sno_id_array 
[1,2,3,4]

使用平面图

sno_id_array = df.select("mvv").rdd.flatMap(lambda x: x).collect()

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尽管有很多答案，但当您需要将列表与 when 和 isin 命令结合使用时，其中一些将不起作用。生成平面值列表的最简单但有效的方法是使用列表推导和 [0] 来避免行名称：

flatten_list_from_spark_df=[i[0] for i in df.select("your column").collect()]

另一种方法是使用 panda 数据框，然后使用 list 函数，但它不像 this.a 那样方便和有效

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