如何使用Lambda函数为Python中的字典分配键和值？

我正在尝试将具有多列的数据帧转换为字典。为了做到这一点，我首先检查了我是否可以从数据帧访问这些值，并且我能够做到这一点

>>> dmap = {}
>>> der.show()
+----------+-------------------+
| tablename|incremental_log_ids|
+----------+-------------------+
|db.t1     |                  1|
|db.t2     |                  2|
|db.t3     |                  3|
+----------+-------------------+
>>> der.rdd.map(lambda x: (x[0], x[1])).collect()
[('db.t1', '1'), ('db.t2', '2'), ('db.t3', '3')]

但是，当我尝试使用lambda函数将值添加到字典中时（如下所示），在迭代完成后，我在字典中看不到键值对

>>> def addk(k:str, v:str):
...     dmap[k] = v
...
>>> der.rdd.map(lambda x: addk(x[0], x[1]))
PythonRDD[117] at RDD at PythonRDD.scala:53
>>>
>>> dmap
{}

正如在上一条语句中所看到的，dmap在迭代完成后不会显示任何键值对。

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如果我在这里犯了错误，有人能告诉我怎么改正吗？

这里有两个问题。第一个问题是您的操作没有运行

map（）

没有很好地运行（Spark中的惰性计算在这里适用）。因此，在运行count（）、collect（）等操作后，您需要检查

dmap

第二个问题是

map（）。在本地运行时，
dmap
可能会被追加到，但您不应该指望这一点

一个简单的实现可能只是对
collect（）
结果的字典理解：

哪张照片

{'db.t1': '1', 'db.t2': '2', 'db.t3': '3'}

但是，您需要注意这一点，因为数据帧可能包含太多数据，无法在驱动程序上收集。
so
dmap=dict（der.rdd.map（lambda x:（x[0]，x[1]））.collect（）
？
{'db.t1': '1', 'db.t2': '2', 'db.t3': '3'}