我的代码工作，但寻找更高效的方法，而不是udf作为我的框架是巨大的，这个udf可能会使它效率较低。

from pyspark.sql import functions as F
df = spark.createDataFrame(
[(1, 'a', 'A'),
 (2, 'a', 'B'),
 (3, 'a', 'C'),
 (4, 'b', 'A'),
 (5, 'b', 'B'),
 (6, 'b', 'C'),
 (7, 'c', 'A'),
 (8, 'c', 'B'),
 (9, 'c', 'C')],
['id', 'c1', 'c2']
)

from itertools import chain

from collections import defaultdict

custom_dict = {'c': 0,'a':1}
# Define the custom order as a defaultdict
my_Order = defaultdict(lambda: float('inf'))
my_Order.update(custom_dict)

# Create a UDF to get the custom order value for each value in the column
get_order = F.udf(lambda x: my_Order[x])

# Add a new column with the custom order value
df = df.withColumn("order_value", get_order(F.col("c1")))

# Order the DataFrame based on the custom order value
df = df.orderBy("order_value")
df.show()

字符串
我还尝试使用下面的而不是udf，但抛出错误，因为getItem不能与defaultdict一起使用

df = df.withColumn("order_value", F.when(F.col("c1").isin(list(my_order.keys())), my_Order.getItem(F.col("c1")).otherwise(float('inf'))))

型