如何在python中使用`map`将dict值转换为整数？

Question

我想转换字典键（从json.loads()以整数与map() 我知道我可以使用循环来做到这一点，但是我正在尝试从功能上做到这一点，以便可以在Spark中实现它。 例如：

import pyspark as ps
import json

# Uses all 4 cores on your machine
sc = ps.SparkContext('local[4]')

file_rdd = sc.textFile('data/cookie_data.txt')
kv_rdd_json = file_rdd.map(lambda x: json.loads(x))
kv_rdd2 = kv_rdd_json.map(lambda x: map(int, x.get)) # here's the issue
kv_rdd.collect()

我有另一种使用函数的方法，但我很好奇：如何在pyspark（和python2，python3的红利）中使用.map来实现？

根据注释：示例数据（纯文本）：

{"Jane": "2"}
{"Jane": "1"}
{"Pete": "20"}
{"Tyler": "3"}
{"Duncan": "4"}
{"Yuki": "5"}
{"Duncan": "6"}
{"Duncan": "4"}
{"Duncan": "5"}

如何将dict值转换为int的示例： Python：如何将字典的值列表从字符串转换为int / float？

for key in mydict.keys():
    mydict[key] = int(mydict[key])

.get类似于此处： 按值对Python字典进行排序

Answer 1

dict(zip(mydict, map(int, mydict.values())))

或使用lambda：

dict(map(lambda x: (x[0], int(x[1])), mydict.items()))