在PySpark中,判断一列是否是数字类型,可以通过以下步骤实现: 读取PySpark DataFrame中的指定列: 首先,我们需要有一个PySpark DataFrame,并读取其中的指定列。 使用PySpark的内置函数尝试将该列转换为数字类型: 我们可以使用cast函数将列转换为DoubleType或IntegerType。 检查转换过程中是否有错误或异常产生: 转换过程中,如...
import pyspark.ml.feature as ft # Casting the column to an IntegerType births = births \ .withColumn('BIRTH_PLACE_INT', births['BIRTH_PLACE'] \ .cast(typ.IntegerType())) # Using the OneHotEncoder to encode encoder = ft.OneHotEncoder( inputCol='BIRTH_PLACE_INT', outputCol='BIRTH_PLA...
要将age列的数据类型从 integer 改为 double,我们可以使用 Spark 中的cast方法。我们需要从pyspark.types:导入DoubleType [In]:frompyspark.sql.typesimportStringType,DoubleType [In]: df.withColumn('age_double',df['age'].cast(DoubleType())).show(10,False) [Out]: 因此,上面的命令创建了一个新列(ag...
from pyspark.sql.types import DoubleType,IntegerType changedTypedf = dataframe.withColumn("label", dataframe["show"].cast(DoubleType())) 或者 changedTypedf = dataframe.withColumn("label", dataframe["show"].cast("double")) 如果改变原有列的类型 toDoublefunc = UserDefinedFunction(lambda x: float...
root|--name:struct(nullable=true)||--firstname:string(nullable=true)||--middlename:string(nullable=true)||--lastname:string(nullable=true)|--id:string(nullable=true)|--gender:string(nullable=true)|--salary:integer(nullable=true)+---+---+---+---+|name|id|gender|salary|+---+---...
StructField("salary",IntegerType(),True)\])df=spark.createDataFrame(data=data,schema=schema)df.printSchema()df.show(truncate=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21.
cast修改列数据类型 frompyspark.sql.typesimportIntegerType# 下面两种修改方式等价df = df.withColumn("height", df["height"].cast(IntegerType())) df = df.withColumn("weight", df.weight.cast('int'))print(df.dtypes) sort排序 (1)单字段排序 ...
df4.drop("CopiedColumn") \ .show(truncate=False) 1. 2. 4、where() & filter() where和filter函数是相同的操作,对DataFrame的列元素进行筛选。 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType, ArrayType from pyspark....
'revenue']date_vars=['release_date']#Converting integer variablesforcolumninint_vars:df=df.withColumn(column,df[column].cast(IntegerType()))forcolumninfloat_vars:df=df.withColumn(column,df[column].cast(FloatType()))forcolumnindate_vars:df=df.withColumn(column,df[column].cast(DateType()))...
How to change a dataframe column from String type to Double type in PySpark? 解决方法: # 示例 from pyspark.sql.types import DoubleType changedTypedf = joindf.withColumn("label", joindf["show"].cast(DoubleType())) # or short string ...