在pyspark中将十六进制字符串转换为int的有效方法

Question

是否有一种有效的方法将pyspark中具有十六进制数字（StringType()）的0-9, A-F列转换为基于LongType()的10整数？

我可以通过pandas_udf实现这一目标，

@F.pandas_udf('long')
def hex_to_long(sq):
    return pd.Series(np.int64(np.uint64([int(x, 16) for x in sq])))

df = df.withColumn('col_number', hex_to_long(F.col('col_with_hex_str')))

但这似乎不是很有效。我想知道是否有更有效的方法（也许不使用任何基于python的udf）？

编辑：我知道spark的scala api中有conv可以完成How to convert a column from hex string to long?中提到的这项工作，但是我在pyspark中找不到相应的api。如果有人可以提供有关如何在pyspark中执行此操作的提示，那就太好了。