[英]Convert Pyspark dataframe column to dict without RDD conversion
我有一个Spark数据框,其中列是整数:
MYCOLUMN:
1
1
2
5
5
5
6
目的是使输出等于collections.Counter([1,1,2,5,5,5,6])
。 我可以通过将列转换为RDD并调用collect和Counter来获得所需的结果,但是对于大型数据帧而言,这相当慢。
是否有更好的方法使用可以达到相同结果的数据框?
也许groupby
和count
类似于您所需要的。 这是我使用数据框计算每个数字的解决方案。 我不确定这是否会比使用RDD更快。
# toy example
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame([1, 1, 2, 5, 5, 5, 6], columns=['MYCOLUMN']))
df_count = df.groupby('MYCOLUMN').count().sort('MYCOLUMN')
df_count.show()
输出
+--------+-----+
|MYCOLUMN|count|
+--------+-----+
| 1| 2|
| 2| 1|
| 5| 3|
| 6| 1|
+--------+-----+
现在,您可以使用rdd
转到Counter
字典
dict(df_count.rdd.map(lambda x: (x['MYCOLUMN'], x['count'])).collect())
这将输出为{1: 2, 2: 1, 5: 3, 6: 1}
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