从 PySpark 中的列名列表派生 structType 架构

Question

在 PySpark 中，我不想硬编码模式定义，我想从下面的变量中派生模式。

mySchema=[("id","IntegerType()", True),
          ("name","StringType()", True),
          ("InsertDate","TimestampType()", True)
         ]

result = mySchema.map(lambda l: StructField(l[0],l[1],l[2]))

如何实现从 mySchema 生成 structTypeSchema 的逻辑？

预期输出：

structTypeSchema = StructType(fields=[
                                      StructField("id", IntegerType(), True),
                                      StructField("name", StringType(), True), 
                                      StructField("InsertDate",TimestampType(), True)])

Answer 1

您可以尝试以下方法：

from pyspark.sql import types as T

structTypeSchema = T.StructType(
    [T.StructField(f[0], eval(f'T.{f[1]}'), f[2]) for f in mySchema]
)

或

from pyspark.sql.types import *
                                       
structTypeSchema = StructType(
    [StructField(f[0], eval(f[1]), f[2]) for f in mySchema]
)

从 PySpark 中的列名列表派生 structType 架构

Derive structType schema from list of column names in PySpark

python

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