如何在数据帧中的行数上循环pyspark数据帧

我的pyspark数据框是“值”：

我想使用pyspark循环到df的每个值

我的代码：

out = []
for i in values.collect():
    print(i)

我基本上想做的是（for（i in 1:nrow（values））

我正在pyspark中尝试下面的代码，但结果如下

Row(w_vote=0.1)
Row(w_vote=0.2)
Row(w_vote=0.25)
Row(w_vote=0.3)
Row(w_vote=0.31)
Row(w_vote=0.36)
Row(w_vote=0.41)

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但我希望结果为0.1、0.2、0.25等。

collect

返回一个

行

对象，这有点像

dict

，除了您作为属性而不是键访问元素之外

因此，您可以这样做：

result = [row.w_vote for row in values.collect()]

或者这个：

result = [row.asDict()['w_vote'] for row in values.collect()]

作为循环的

：

result = []

for row in values.collect():
    result.append(row.w_vote)

您能否建议如何将其合并到for循环中，而不是上面提到的
result = []

for row in values.collect():
    result.append(row.w_vote)