如何从多个列表创建pyspark数据框

Question

我想将两个列表转换为一个pyspark数据框，其中的列表分别为列。

我尝试了

a=[1, 2, 3, 4]
b=[2, 3, 4, 5]
sqlContext.createDataFrame([a, b], schema=['a', 'b']).show()

但是我得到了

+---+---+---+---+                                                               
|  a|  b| _3| _4|
+---+---+---+---+
|  1|  2|  3|  4|
|  2|  3|  4|  5|
+---+---+---+---+

我真正想要的是：

+---+---+                                                              
|  a|  b|
+---+---+
|  1|  2|
|  2|  3|
|  3|  4|
|  4|  5|
+---+---+

是否有方便的方法来创建此结果？

Answer 1

只需转置列表：

sqlContext.createDataFrame(zip(a, b), schema=['a', 'b']).show()

Answer 2

我不直接了解pyspark，但我猜想不是这个数据结构：

[[1, 2, 3, 4],
 [2, 3, 4, 5]]

您需要为此

[[1, 2],
 [2, 3],
 [3, 4],
 [4, 5]]

从数据结构转到所需内容的一种解释方法是使用numpy进行转置：

import numpy as np
a=[1, 2, 3, 4]
b=[2, 3, 4, 5]
sqlContext.createDataFrame((np.array([a, b])).T, schema=['a', 'b']).show()

Answer 3

以下是create pyspark dataframe的步骤 创建sparksession

spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()

创建数据和列

columns = ["language","users_count"]
data = [("Java", "20000"), ("Python", "100000"), ("Scala", "3000")]

从RDD创建DataFrame

rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)
df= spark.createDataFrame(rdd).toDF(*columns)

第二种方法，直接创建数据框

df2 = spark.createDataFrame(data).toDF(*columns)