List 如何基于行号列表拆分pyspark数据帧的行？

我创建了一个pyspark数据框，它的形象如下：-

>>df
f1 | f2 |……|fn |行数
------------------------------
10 | 50 | ... |100 |    1
20 | 50 | ... |200 |    2
30 | 50 | ... |300 |    3
40 | 50 | ... |400 |    4
50 | 50 | ... |500 |    5

然后，我还创建了随机的行号列表，如下所示：-

my_list=[[2,5]、[4,1,3]]

根据此列表的结构，我希望创建pyspark数据帧，如下所示：-

>>split_df[0]
f1 | f2 |……|fn |行数
------------------------------
20 | 50 | ... |200 |    2
50 | 50 | ... |500 |    5
>>>拆分_df[1]
f1 | f2 |……|fn |行数
------------------------------
40 | 50 | ... |400 |    4
10 | 50 | ... |100 |    1
30 | 50 | ... |300 |    3

如何根据行号的

my_列表

拆分我的

df

---

我不希望使用

df.RandomSplit（）

方法。

似乎您希望根据

my\u list

的值将数据帧拆分为一个列表

您可以在列表中使用

pyspark.sql.Column.isin

：

从pyspark.sql.functions导入col
split_df=[df.where（col（'row_num'）.isin（x））表示我的_列表中的x]

您似乎希望根据

my\u list

的值将数据帧拆分为一个列表

您可以在列表中使用

pyspark.sql.Column.isin

：

从pyspark.sql.functions导入col
split_df=[df.where（col（'row_num'）.isin（x））表示我的_列表中的x]