在 pyspark 中使用 arraytype 列创建数据框

Question

我正在尝试创建一个带有ArrayType()列的新数据框，我尝试过定义模式和不定义模式，但无法获得所需的结果。我的代码如下，带有架构

from pyspark.sql.types import *
l = [[1,2,3],[3,2,4],[6,8,9]]
schema = StructType([
  StructField("data", ArrayType(IntegerType()), True)
])
df = spark.createDataFrame(l,schema)
df.show(truncate = False)

这给出了错误：

ValueError：对象的长度 (3) 与字段的长度 (1) 不匹配

期望的输出：

+---------+
|data     |
+---------+
|[1,2,3]  |
|[3,2,4]  |
|[6,8,9]  |
+---------+

编辑：

我发现了一件奇怪的事情（至少对我来说）：

如果我们使用下面的代码，它会给出预期的结果：

import pyspark.sql.functions as f
data = [
    ('person', ['john', 'sam', 'jane']),
    ('pet', ['whiskers', 'rover', 'fido'])
]

df = spark.createDataFrame(data, ["type", "names"])
df.show(truncate=False)

这给出了以下预期输出：

+------+-----------------------+
|type  |names                  |
+------+-----------------------+
|person|[john, sam, jane]      |
|pet   |[whiskers, rover, fido]|
+------+-----------------------+

但如果我们删除第一列，则会产生意想不到的结果。

import pyspark.sql.functions as f
data = [
    (['john', 'sam', 'jane']),
    (['whiskers', 'rover', 'fido'])
]

df = spark.createDataFrame(data, ["names"])
df.show(truncate=False)

这给出了以下输出：

+--------+-----+----+
|names   |_2   |_3  |
+--------+-----+----+
|john    |sam  |jane|
|whiskers|rover|fido|
+--------+-----+----+

Answer 1

我想你已经有了问题的答案。另一个解决方案是：

>>> l = [([1,2,3],), ([3,2,4],),([6,8,9],)]
>>> df = spark.createDataFrame(l, ['data'])
>>> df.show()

+---------+
|     data|
+---------+
|[1, 2, 3]|
|[3, 2, 4]|
|[6, 8, 9]|
+---------+

或者

>>> from pyspark.sql.functions import array

>>> l = [[1,2,3],[3,2,4],[6,8,9]]
>>> df = spark.createDataFrame(l)
>>> df = df.withColumn('data',array(df.columns))
>>> df = df.select('data')
>>> df.show()
+---------+
|     data|
+---------+
|[1, 2, 3]|
|[3, 2, 4]|
|[6, 8, 9]|
+---------+

关于奇怪的事情，其实并不奇怪，但你需要记住，具有单个值的元组就是单个值本身

>>> (['john', 'sam', 'jane'])
['john', 'sam', 'jane']

>>> type((['john', 'sam', 'jane']))
<class 'list'>

所以createDataFrame看到的是列表而不是元组。