Python Pyspark在创建数据帧时出错：'；StructField'；对象没有属性'；编码'；

在创建数据帧时，我面临一个小问题：

from pyspark.sql import SparkSession, types

spark = SparkSession.builder.appName('test').getOrCreate()

df_test = spark.createDataFrame(
    ['a string', 1],
    schema = [
        types.StructField('col1', types.StringType(), True),
        types.StructField('col2', types.IntegerType(), True)
    ]
)

## AttributeError: 'StructField' object has no attribute 'encode'

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我看不出我的代码有什么问题（它太简单了，我觉得自己很笨）。但我不能让它工作。你能给我指一下正确的方向吗？

你在那里走了大半段路

调用

createDataFrame

时，架构需要是

StructType

。一份普通的清单是不够的

从原始RDD创建元组或列表的RDD

在步骤1中创建的RDD中，创建由匹配元组或列表结构的

StructType

表示的模式

通过SparkSession提供的createDataFrame方法将模式应用于RDD

另外，

createDataFrame

中的第一个字段是行列表，而不是一行的值列表。因此，单个一维列表将导致错误。将其包装在dict中，明确标识哪些列包含哪些值是一种解决方案，但可能还有其他解决方案

结果应该类似于：

df_test = spark.createDataFrame(
    [{'col1': 'a string', 'col2': 1}],
    schema = types.StructType([
        types.StructField('col1', types.StringType(), True),
        types.StructField('col2', types.IntegerType(), True)
    ])
)

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这仅在每列中有一个值时有效。如何添加多行？i、 e.如何用['a，'b'，'c']替换'a string'，以及类似地替换col2？