如何根据pyspark列表中的值获取索引

在pyspark中，可以使用pyspark.sql.functions.expr函数结合pyspark.sql.functions.array_position函数来根据列表中的值获取索引。

具体步骤如下：

1. 导入必要的模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import expr, array_position

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 创建示例数据集：

data = [("apple", "banana", "orange"), ("grape", "apple", "banana")]
df = spark.createDataFrame(data, ["col1", "col2", "col3"])

1. 使用expr函数结合array_position函数来获取索引：

index = expr("array_position(array('apple', 'banana', 'orange'), col1)")
df.withColumn("index", index).show()

上述代码中，array('apple', 'banana', 'orange')表示要查找的列表，col1表示要查找的列。array_position函数会返回列表中匹配到的第一个元素的索引，如果没有匹配到则返回0。最后，使用withColumn函数将索引添加到DataFrame中，并使用show函数展示结果。

注意：上述代码中的列表和列名仅作为示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改。

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