相关疑难解决方法(0)

我有这样的数据data = [[1.1, 1.2], [1.3, 1.4], [1.5, 1.6]]我想创建一个 PySpark 数据框

我已经使用了

dataframe = SQLContext.createDataFrame(data, ['features'])

但我总是得到

dataframe = SQLContext.createDataFrame(data, ['features'])

我怎样才能得到如下结果？

+--------+---+
|features| _2|
+--------+---+
|     1.1|1.2|
|     1.3|1.4|
|     1.5|1.6|
+--------+---+

我需要转换一个 DataFrame，其中一列包含一个元组列表，每个元组中的每个项目都必须是一个单独的列。

这是 Pandas 中的一个示例和解决方案：

import pandas as pd

df_dict = {
    'a': {
        "1": "stuff", "2": "stuff2"
    }, 

    "d": {
        "1": [(1, 2), (3, 4)], "2": [(1, 2), (3, 4)]
    }
}

df = pd.DataFrame.from_dict(df_dict)
print(df)  # intial structure

           a    d
    1   stuff   [(1, 2), (3, 4)]
    2   stuff2  [(1, 2), (3, 4)]

# first transformation, let's separate each list item into a new row
row_breakdown = df.set_index(["a"])["d"].apply(pd.Series).stack()
print(row_breakdown)

            a        
    stuff   0    (1, 2)
            1    (3, 4)
    stuff2  0 …

我有输入

{'A':'1','B':'1'}

我需要的输出

+----+----+
|A   |B   |
+----+----+
|   1|   2|
+----+----+

我试过的代码如下。这不起作用

v = {'A': '1','B':'2'}

rdd = sc.parallelize(v.values())

df = spark.createDataFrame(rdd, list(v.keys()))
df.show()