pyspark：来自 rdd 的数据框，包含列表列表

如何解决pyspark：来自 rdd 的数据框，包含列表列表

我是 Spark 的新手（使用 Python），即使浏览了相关帖子也无法弄清楚这一点。

我有一个 RDD。 RDD 的每条记录都是一个列表列表，如下所示

[[[1073914607,-1],[1073914607,2,7.88],4,40.0]]

[[[1074079003,[1074079003,2.87],35.2]]

我想将 RDD 转换为具有 3 列的数据框，基本上堆叠所有元素列表。数据框应如下所示。

我尝试过my_rdd.toDF()，但它给了我两行四列，每个元素列表在一列中。我还尝试了其他可能相关的帖子中建议的一些解决方案。由于我对 spark 还很陌生，因此我遇到了各种我可以弄清楚的错误。请帮忙。谢谢。

于 2021 年 7 月 28 日添加。最后，我执行以下操作来遍历每个元素并生成一个长列表并将其转换为数据帧。可能这不是最有效的方法，但它解决了我的问题。

result_lst=[]

for x in my_rdd.toLocalIterator():
    for y in x:
        result_lst.append(y)

result_df=spark.createDataFrame(result_lst,['account_id','product_id','price'])

解决方法

>>> data = ([[1,2],[1,4]],[[2,5],[2,6]])
>>> df = sc.parallelize(data).toDF(['c1','c2'])

>>> df.show()
+------+------+
|    c1|    c2|
+------+------+
|[1,2]|[1,4]|
|[2,5]|[2,6]|
+------+------+

>>> df1 = df.select(df.c1.alias('c3')).union(df.select(df.c2).alias('c3'))
>>> df1.show()
+------+
|    c3|
+------+
|[1,2]|
|[2,5]|
|[1,6]|
+------+

>>> df1.select(df1.c3,df1.c3[0],df1.c3[1]).show()
+------+-----+-----+
|    c3|c3[0]|c3[1]|
+------+-----+-----+
|[1,2]|    1|    2|
|[2,5]|    2|    5|
|[1,4]|    1|    4|
|[2,6]|    2|    6|
+------+-----+-----+