如何从Spark Dataframe中的Row对象获取值？

Question

代表

averageCount = (wordCountsDF
                .groupBy().mean()).head()

我得到了

  

行（AVG（计数）= 1.6666666666666667）

但是当我尝试时：

averageCount = (wordCountsDF
                .groupBy().mean()).head().getFloat(0)

我收到以下错误：

  

AttributeError：getFloat   -------------------------------------------------- ------------------------- AttributeError Traceback（最近一次调用   最后）in（）         1＃TODO：替换为适当的代码   ----＆GT; 2 averageCount =（wordCountsDF         3 .groupBy（）。mean（））。head（）。getFloat（0）         4         5打印averageCount

      getattr 中的 /databricks/spark/python/pyspark/sql/types.py(self，   item）1270引发AttributeError（item）1271
  除了ValueError：    - ＆GT; 1272引发AttributeError（item）1273 1274 def setattr （self，key，value）：

     

AttributeError：getFloat

我做错了什么？

Answer 1

我明白了。这将返回值：

Listbox three

Answer 2

这也有效：

averageCount = (wordCountsDF
                .groupBy().mean('count').collect())[0][0]
print averageCount

Answer 3

数据帧行继承自namedtuples（来自集合库），因此虽然您可以像上面那样将传统元组编入索引，但您可能希望通过其字段名称来访问它们。毕竟，这就是命名元组的重点，它对未来的变化也更加健壮。像这样：

averageCount = wordCountsDF.groupBy().mean().head()['avg(jobs)']