,可以使用pandas库中的astype()方法。astype()方法可以将列的数据类型转换为指定的数据类型。 以下是完善且全面的答案: 将列从string转换为Int的步骤如下: 1. 首先,导...
|-- pixel25: string (nullable = true) |-- pixel26: string (nullable = true) |-- pixel27: string (nullable = true) |-- pixel28: string (nullable = true) |-- pixel29: string (nullable = true) |-- pixel30: string (nullable = true) 但是数据应该可以是Int类型 BaconNUDT 2017-07-...
因此,在转换之前,可以先使用pd.to_numeric()方法进行处理。 # 先尝试将数据转换为数值,处理潜在错误df['Age']=pd.to_numeric(df['Age'],errors='coerce').fillna(0).astype(int)df['Income']=pd.to_numeric(df['Income'],errors='coerce').fillna(0).astype(int)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. ...
DataFrame中有一列是String格式,字符串类型为"yyyyMMdd",需要把它转换成"timestamp"。可能有很多方法,udf啦等等,这里放一个相对简单的。 构造数据 importorg.apache.spark.sql.functions._ importspark.implicits._ importorg.apache.spark.sql.functions._ importorg.apache.spark.sql.expressions.Window vald...
i64) } // string 转 int32 j,err := strconv.ParseInt(str,10,32) if err == nil {...
*/val tfDS: DStream[(String, Int)] = linesDS.transform((rdd: RDD[String]) => { val countRDD: RDD[(String, Int)] = rdd .flatMap(_.split(",")) .map((_,1)) .reduceByKey(_ + _) //返回一个rdd,得到一个新的DS countRDD ...
importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'A':1.,'B':pd.Timestamp('20130102'),'C':pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),'D':np.array([3]*4,dtype='int32'),'E':pd.Categorical(['test','train','test','train']),'F':'foo'})print(df)print(df.index)print...
#3-将RDD的每个元素从string转成Row rdd2=rdd1.map(lambda str: Row(name=str.split(',')[0], age=int(str.split(',')[1].strip()) ) )#4-调用spark.createDataFrame(RDD[Row]),得到DataFrame df=spark.createDataFrame(rdd2)#5-打印df的schema信息 df.printSchema()#6-打印df的行数据 df.show...
RDD转DataSet DataSet是强类型的,先定义个类,再转换。 caseclassPerson(name:String, age:Int) 转换代码如下 val ds = rdd.map(line =>{ val strings= line.split(" ") Person(strings(0), strings(1).toInt) } ).toDS() ds.show() 输出结果 ...
fromdataclassesimportmake_dataclassPoint=make_dataclass("Point",[("x",int),("y",int)])pd....