如何使用 SparkSession 从列表中创建数据框？答案

【问题标题】：How to create a dataframe from a list using SparkSession?如何使用 SparkSession 从列表中创建数据框？
【发布时间】：2018-03-20 16:32:09
【问题描述】：

我想创建一个 pyspark 数据框，其中一列包含一系列整数的指定名称（这是为了输入 ALS 模型的RecommendForUserSubset 方法）。

所以我使用范围创建了一个整数列表，并发现this question 展示了如何使用 SQLContext 将列表制作成数据框。但由于我使用的是 SparkSession API，而不是较旧的 API，我不知道如何创建 SQLContext——根据 SQLContext 上的documentation，我可能不必：“从 Spark 2.0 开始，这已被 SparkSession 取代。但是，我们将类保留在此处是为了向后兼容。”

这是我要替换的代码：

dataset = sqlContext.createDataFrame(range(i, i+1000), ['session_idx'])

我也不知道是否应该将整数列表映射到元组列表，或者它是否会“正常工作”。

【问题讨论】：

试图创建一个具有整数范围的列，我在第一句话中就说了。当我切换到在 spark 上调用 createDataFrame 时，上面确实给了我一个类型错误，我认为当我使用以下方法将它更改为元组列表时它会消失： [tuple(x) for x in range(i, i+ 1000)]，但类型错误仍然存在。 “TypeError：无法推断类型的架构：”所以我不知道那里发生了什么。我改用 SparkSession 的 range 方法。
在下面查看我的答案，它应该可以澄清错误的含义

标签： python apache-spark pyspark

【解决方案1】：

在这种情况下，SparkSession 上存在相同的方法 (spark.createDataFrame)。

但是，对于获取范围列的特定用例，还有一种专用方法：

dataset = spark.range(i, i + 1000)
dataset = dataset.withColumnRenamed('id', 'user_idx')

【讨论】：

是的，在我回答完这个问题之前，我认为没有人会看到这个问题......我发布这个问题的目的是填补谷歌的空白，而不是真正获得帮助，因为“创建使用 sparksession pyspark 的列表中的数据框”并没有返回任何对我立即有用的东西，这是一个非常基本的问题，我认为每个人都不应该在刚接触 spark 时仔细阅读文档。

【解决方案2】：

i=0
dataset = sqlContext.createDataFrame(range(i, i+10), ['session_idx'])

肯定会给你错误

TypeError：无法推断类型的架构：

错误是因为range(i, i+10) 必须如下，如 api 文档中所述

data：任何类型的 SQL 数据表示（例如行、元组、int、布尔值等）的 RDD，或 :class:list 或 :class:pandas.DataFrame

解决方案

只需将range(i, i+10) 列表设为

i=0
dataset = sqlContext.createDataFrame([range(i, i+10)], ['session_idx'])

这会给你

+-----------+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
|session_idx|_2 |_3 |_4 |_5 |_6 |_7 |_8 |_9 |_10|
+-----------+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
|0          |1  |2  |3  |4  |5  |6  |7  |8  |9  |
+-----------+---+---+---+---+---+---+---+---+---+

或列表列表为

i=0
dataset = sqlContext.createDataFrame([[range(i, i+10),]], ['session_idx'])

这会产生

+------------------------------+
|session_idx                   |
+------------------------------+
|[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]|
+------------------------------+

希望回答对你有帮助

【讨论】：