本文通过一个使用Spark DataFrame进行数据转换遇到的问题，引入MECE法则，即不漏不重，三思而后行。作者反思了在解决问题时过于执着于一种方法（将DataFrame转为字典）而忽视了更简单的解决方案（直接转为pandas DataFrame）。通过对问题的MECE分析，明确了目的、把握整体并确立优先顺序，从而找到了高效解决方案。同时，文章还探讨了MECE法则在营销策略中的应用，强调了三思而后行的重要性。
1. 问题背景
这段代码长下面这个样子。
我的目标是将spark.DataFrame数据类型转换为可以在python中接受的数据格式以便能够画图进行可视化分析。方式1是将spark.DataFrame转换成spark.RDD然后再以list格式返回给驱动程序，再转换为字典的数据格式。想法很美好，但是一直无法运行，并且让我纠结了两个小时。方式2是在洗漱时候突然想到的解决方法，直接将spark.DataFrame转换成pandas.DataFrame。
我要反思的问题是：我为何会陷入方法1，沉迷转换字典这条道路？有什么避免此类问题的办法？
# 方式1：将采样数据转换成dict类型:{'balance', [vla, val, ...]}
data_multi = dict([(elem, data_sample.select(elem)\
.rdd
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