Python pyspark Series.to_dict用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.Series.to_dict 的用法。

用法: Series.to_dict(into: Type = <class 'dict'>) → collections.abc.Mapping

将 Series 转换为 {label -> value} dict 或 dict-like 对象。

注意

仅当生成的 pandas DataFrame 预计很小时才应使用此方法，因为所有数据都加载到驱动程序的内存中。

into：类，默认字典: 用作返回对象的 collections.abc.Mapping 子类。可以是实际类或所需映射类型的空实例。如果你想要一个 collections.defaultdict，你必须把它初始化。

>>> s = ps.Series([1, 2, 3, 4])
>>> s_dict = s.to_dict()
>>> sorted(s_dict.items())
[(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4)]

>>> from collections import OrderedDict, defaultdict
>>> s.to_dict(OrderedDict)
OrderedDict([(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4)])

>>> dd = defaultdict(list)
>>> s.to_dict(dd)  
defaultdict(<class 'list'>, {...})

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.Series.to_dict。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。