Python 检查Spark数据帧中的StructType中是否存在元素

在python中，我有一个带有嵌套列的Spark数据框，我有路径

a.b.c

，我想检查c之后是否有一个名为d的嵌套列，因此如果

a.b.c.d

存在

简单地检查

df.columns['a']['b']['c']['d']

或

df.columns['a.b.c.d']

似乎不起作用，所以我发现可以使用

df.schema

函数。 因此，我只是重复了一遍，例如：

y = df.schema['a'].dataType['b'].dataType['c'].dataType

然后应该正常检查d是否在y中

我做这件事的方法就是尝试

y['d']

，如果失败了，那么它就不存在了。 但我不认为使用try是最好的方法

所以我试着检查y中的

if'd

，但显然这不起作用，尽管检索元素

y['d']

在它存在的情况下是有效的

y的类型是

StructType（列表（StructField（d，StringType，true），…其他列））

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所以我真的不知道如何正确地检查d是否在y中。当我可以检索到

y['d']

时，为什么我不能直接检查

y中的'd'

？有人能帮忙吗？我也是python新手，但我找不到或想不出其他解决方案。

我认为在中使用

不起作用，因为
schema
的数据类型是
StructType
，根据文档，它包含一个
StructField
列表。因此，您试图检查字符串“d”是否在
StructField
的列表中。可能是重复的，我想是的，但我仍然不明白检索
y['d']
的工作原理。那么，除了使用
try
，是否没有简单的方法来检查这一点？引用的帖子没有多大帮助，因为在python中没有quick
Try
作为选项函数（据我所知，这就是我试图避免的全部内容），并且没有嵌套列的解决方案。