PySpark：PySpark Array 不等于 Array

在本文中，我们将介绍PySpark中的Array数据类型以及如何处理Array数据类型的比较操作。具体来说，我们将探讨为什么PySpark中的Array类型与Array类型不相等，并提供相应的示例说明。

PySpark中的Array数据类型

PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了一个强大的分布式计算框架。在PySpark中，Array数据类型是一种常用的数据结构，它允许我们在一个单独的列中存储多个值。

在PySpark中，Array数据类型可以包含不同的元素类型，例如整数、浮点数、字符串等。在我们的例子中，我们将重点讨论Array类型。

Array 不等于 Array

在PySpark中，Array类型与Array类型不相等，即使它们看起来具有相同的元素类型。这是因为在PySpark中，Array数据类型是一种复杂对象，它包含了许多元数据信息，例如数组的大小、元素的数据类型等。尽管两个Array类型的数组具有相同的元素类型（double），但它们的元数据信息并不相同，因此它们被认为是不相等的。

为了更好地理解这个问题，让我们来看一个具体的示例。

首先，我们创建两个Array类型的数组，并打印它们的元数据信息：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Array Comparison").getOrCreate()

array1 = [1.0, 2.0, 3.0]
array2 = [1.0, 2.0, 3.0]

df1 = spark.createDataFrame([(array1,)], ["array"])
df2 = spark.createDataFrame([(array2,)], ["array"])

df1.printSchema()
df2.printSchema()

输出结果为：

root
 |-- array: array (nullable = true)
 |    |-- element: double (containsNull = false)

root
 |-- array: array (nullable = true)
 |    |-- element: double (containsNull = false)

从输出结果中可以看出，两个Array类型的数组具有相同的元素类型（double），但它们的元数据信息并不相同。

接下来，我们尝试对这两个数组进行比较，看看它们是否相等：

df1.select(df1["array"] == df2["array"]).show()

输出结果为：

+--------------+
|(array = array)|
+--------------+
|         false|
+--------------+

从输出结果中可以看出，尽管两个Array类型的数组具有相同的元素类型（double），但它们被认为是不相等的。

总结

在本文中，我们介绍了PySpark中的Array数据类型以及为什么PySpark中的Array类型与Array类型不相等。我们通过示例说明了两个具有相同元素类型的Array类型的数组在比较时被认为是不相等的原因。在实际应用中，我们应该注意到PySpark中的Array数据类型的比较操作，并根据具体情况进行处理。