cast函数可以将一个列的值转换为指定的数据类型。 python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("DataTypeConversion").getOrCreate() # 创建一个DataFrame data = [("123", "abc"), ("456...
我们可以使用try-except结构来处理这些异常。 defsafe_cast(column,data_type):try:returncolumn.cast(data_type)exceptExceptionase:print(f"Error converting{column}:{e}")returnNone# 使用安全转换函数df_safe_converted=df.withColumn("age",safe_cast(col("age"),"int"))\.withColumn("salary",safe_cast(...
在PySpark 中,cast 函数用于将 DataFrame 或列中的数据类型转换为所需的数据类型。它可以用于将某个列的数据类型更改为其他类型,或者在查询中对特定表达式进行类型转换。 使用cast 函数的一般语法如下: df.withColumn("new_column", df["existing_column"].cast(StringType())) 其中,df 是一个 DataFrame,“new_...
),("2",),("3",)]columns=["number_str"]# 创建 DataFramedf=spark.createDataFrame(data,columns)# 将字符串类型转换为整数类型df_int=df.withColumn("number",df["number_str"].cast(Integer
[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(age_double),它将年龄值从整数转换为双精度类型。 过滤数据 根据条件筛选记录是处理数据时的常见要求。这有助于清理数据并仅保留相关记录。PySpark 中的过滤非常简单,可以使用filter...
5.8 cast(dataType) 将列转换为dataType类型。 >>>df.select(df.age.cast("string").alias('ages')).collect() [Row(ages=u'2'), Row(ages=u'5')]>>>df.select(df.age.cast(StringType()).alias('ages')).collect() [Row(ages=u'2'), Row(ages=u'5')] ...
from pyspark.sql.types import StringType data = data.withColumn('region_code', col('region_code').cast(StringType())) data = data.withColumn('district_code', col('district_code').cast(StringType())) 去掉重复行 data = data.dropDuplicates(["id"]) data.count() 去掉开头和结尾的空白 st...
df = df.withColumn('budget',df['budget'].cast("float")) #After Casting df.dtypes 这里使用的withColumn函数是PySpark最常用的函数之一,用于更新值、重命名、转换类型和创建新的列。 通过for循环强制转换多列: #Importing necessary librariesfrompyspark.sql.typesimport*#Identifying and assigning lists of var...
(True,), (True,), (False,)] columns = ["is_active"] df = spark.createDataFrame(data, columns) # 计算布尔列的平均值 average_value = df.select(avg(df["is_active"].cast("int")).alias("average_is_active")).collect()[0]["average_is_active"] print(f"布尔列的平均值是: {...
from pyspark.sql.types import IntegerType,StringType,DateType from pyspark.sql.functions import col # 转换为Integer类型 df.withColumn("age",df.age.cast(IntegerType())) df.withColumn("age",df.age.cast('int')) df.withColumn("age",df.age.cast('integer')) ...