您可以检查每一列的类型并进行列表理解：

import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import ArrayType

arr_col = [
    i.name
    for i in df.schema
    if isinstance(i.dataType, ArrayType)
]

df_write = df.select([
    F.concat_ws(',', c)
    if c in arr_col
    else F.col(c)
    for c in df.columns
])

实际上，你不需要使用 concat_ws . 您可以在写入csv之前将所有列强制转换为字符串类型，例如。

df_write = df.select([F.col(c).cast('string') for c in df.columns])

您还可以使用 df.dtypes :

from pyspark.sql import functions as F

array_cols = [c for c, t in df.dtypes if t == "array<string>"]

df.select(*[
    F.array_join(c, ",").alias(c) if c in array_cols else F.col(c)
    for c in df.columns
])