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Gibt einen Iterator zurück, der alle Zeilen in diesem DataFrame enthält. Der Iterator verbraucht so viel Arbeitsspeicher wie die größte Partition in diesem DataFrame. Beim Vorabfetch kann es bis zum Speicher der 2 größten Partitionen verbrauchen.
Syntax
toLocalIterator(prefetchPartitions: bool = False)
Parameter
| Parameter | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
prefetchPartitions |
bool, optional | Wenn Spark die nächste Partition vorab abrufen soll, bevor sie benötigt wird. |
Rückkehr
Iterator: Iterator von Zeilen.
Beispiele
df = spark.createDataFrame(
[(14, "Tom"), (23, "Alice"), (16, "Bob")], ["age", "name"])
list(df.toLocalIterator())
# [Row(age=14, name='Tom'), Row(age=23, name='Alice'), Row(age=16, name='Bob')]