pyspark：在RDD的每个字段上应用函数

我使用df1=HiveContext（sc.sql（“from xxx.table1 select*”）创建了数据帧，并将其转换为RDD df1.RDD

我必须在一行中的字段级别应用转换。我该怎么做

我尝试了以下代码：

df2 = rdd1.map(lambda row:
        Row(row.fld1,
            row.fld2.replace("'", "''").replace("\\","\\\\").strip(),
            row.fld3.toLowerCase
        )
)

我犯了一个错误

AttributeError:“unicode”对象没有小写/替换属性

你能帮忙吗

更换

row.fld3.toLowerCase

借

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您好，我通过如下更改代码实现了这一点：rdd2=rdd1.map（lambda row:str（row）.lower（）.replace（“，”）.replace（“\\”，“\\\”）.strip（）\if（type（row）==str或type（row）==unicode或\（not row.apn或not row.fips\u code或not row.dupl\u apn））else行）希望对其他人有所帮助。

row.fld3.lower()