Python 从数据帧获取唯一密钥

我是新手。我有一个spark数据框：

print(df)
[Row(feature=Row(a=u'enabled', b=None, c=None, d=u'enabled', e=None, f=None)),
     Row(feature=Row(a=None, b=None, c=None, d=u'enabled', e=None, f=None))]

我正在尝试获取列表中的所有功能名称

experiments = [a, b, c, d, e]

我试过：

a = df.rdd.map(lambda r: r.feature).collect()

这给了我所有的键和值对

即

在完成上述步骤后，我如何获得列表中的不同功能，或者是否有其他优雅的解决方案

i、 e

Rdd\u name.keys（）

是使用Rdd时所需的

如前所述，

df.columns

是获取Spark数据帧中的列列表所需的

您还可以通过将行转换为字典来访问键，如下所示：

>>> df 
[Row(feature=Row(a=u'enabled', b=None, c=None, d=u'enabled', e=None, f=None)), Row(feature=Row(a=None, b=None, c=None, d=u'enabled', e=None, f=None))]
>>> df[0]
Row(feature=Row(a=u'enabled', b=None, c=None, d=u'enabled', e=None, f=None))
>>> df[0].asDict()
{'feature': Row(a=u'enabled', b=None, c=None, d=u'enabled', e=None, f=None)}
>>> df[0].asDict(True)
{'feature': {'a': u'enabled', 'c': None, 'b': None, 'e': None, 'd': u'enabled', 'f': None}}
>>> df[0].asDict(True).keys() 
['feature']
>>> df[0].feature.asDict(True).keys() 
['a', 'c', 'b', 'e', 'd', 'f']
>>> 

---

它说：AttributeError:'list'对象没有属性'columns'@SpaceOddity，因为在代码中的某个地方，您将数据帧转换为列表。。示例

df

是一个列表。查看我的更新答案，了解访问列表中的密钥的其他方法。

final_list = [a, b, c, d, e, f]

>>> df 
[Row(feature=Row(a=u'enabled', b=None, c=None, d=u'enabled', e=None, f=None)), Row(feature=Row(a=None, b=None, c=None, d=u'enabled', e=None, f=None))]
>>> df[0]
Row(feature=Row(a=u'enabled', b=None, c=None, d=u'enabled', e=None, f=None))
>>> df[0].asDict()
{'feature': Row(a=u'enabled', b=None, c=None, d=u'enabled', e=None, f=None)}
>>> df[0].asDict(True)
{'feature': {'a': u'enabled', 'c': None, 'b': None, 'e': None, 'd': u'enabled', 'f': None}}
>>> df[0].asDict(True).keys() 
['feature']
>>> df[0].feature.asDict(True).keys() 
['a', 'c', 'b', 'e', 'd', 'f']
>>>