将嵌入在 Dataframe 中的 Row RDD 转换为 List答案

【问题标题】：Convert Row RDD embedded in Dataframe to List将嵌入在 Dataframe 中的 Row RDD 转换为 List
【发布时间】：2019-03-12 05:24:08
【问题描述】：

IPYNB

我有 Dataframe user_recommended 如图所示。 recommendations 列是 PySpark RDD，如下所示：

In[10]: user_recommended.recommendations[0]
Out[10]: [Row(item=0, rating=0.005226806737482548),
         Row(item=23, rating=0.0044402251951396465),
         Row(item=4, rating=0.004139747936278582)]

我想将recommendations RDD 转换为 Python 列表。

是否有脚本可以帮助我将user_recommended Dataframe 中的recommendations 列（注意它的类型为pandas.core.frame.DataFrame）转换为列表。

【问题讨论】：

试试 user_recommended.recommendations[0].tolist()
能否分享一下流程的输入输出示例，问题不清楚。

标签： python dataframe pyspark rdd

【解决方案1】：

我想你想这样做

from pyspark.sql import Row

my_rdd = sc.parallelize([Row(item=0, rating=0.005226806737482548),
         Row(item=23, rating=0.0044402251951396465),
         Row(item=4, rating=0.004139747936278582)])
my_rdd.collect()
new_rdd = my_rdd.map(lambda x: (x[0], x[1]))
new_rdd.collect()

【讨论】：

【解决方案2】：

另一种略有不同的方法。在我看来，这样做的价值在于它可以更容易地推广到具有 2 个以上元素的 Rows。此外，值得注意的是，您在问题中预览的数据结构是 Pandas DF，其列由 PySpark Row 数据结构列表组成，实际上不是 RDD。

from pyspark.sql import Row

# recreate the individual entries of the recommendation column
# these are lists of pyspark Row data structures
df_recommend = pd.DataFrame({'recommendations': (
[Row(item=0, rating=0.005226806737482548),
         Row(item=23, rating=0.0044402251951396465),
         Row(item=4, rating=0.004139747936278582)],)})

# now extract the values using the asDict method of the Row 
df_recommend['extracted_values'] = (
    df_recommend['recommendations']
    .apply(lambda recs: [list(x.asDict().values()) for x in recs])
)

【讨论】：