Numpy PySpark:无法从列表创建数据帧

嗨，我有一个元组列表，其中包含一个字符串和一个numpy float 64值。我想把它改成spark dataframe。但是我有错误。列表和错误如下所示

这是我的代码：

schema = StructType([StructField("key", StringType(), True), StructField("value", DoubleType(), True)])

coef_df = spark.createDataFrame(coef_list, schema)

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正如@user6910411所建议的，Spark SQL不支持NumPy类型（目前）

这里有一个稍微简单一点的解决方案（也包括评论）

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|键值|
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|100912战略识别号|-2.1412|
|10交换日-1.2412|
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正如@user6910411所建议的，Spark SQL不支持NumPy类型（目前）

这里有一个稍微简单一点的解决方案（也包括评论）

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|键值|
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|100912战略识别号|-2.1412|
|10交换日-1.2412|
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import numpy as np

data = [
    (np.unicode('100912strategy_id'), np.float64(-2.1412)),
    (np.unicode('10exchange_ud'), np.float64(-1.2412))]

df = (sc.parallelize(data)
    .map(lambda x: (str(x[0]), float(x[1])))
    .toDF(["key","value"]))
df.show()