PySpark支持多种数据类型,包括整数型(IntegerType)、浮点型(FloatType)、字符串型(StringType)、日期型(DateType)等。了解这些数据类型是进行转换的基础。 2. 明确需要进行转换的数据类型和目标类型 在进行转换之前,需要明确当前数据的类型以及想要转换成的目标类型。例如,可能需要将字符串类型的日期转换为日期类型,或者...
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...
# 定义 CSV 的选项 schema = "orderID INTEGER, customerID INTEGER, productID INTEGER, state STRING, 支付方式 STRING, totalAmt DOUBLE, invoiceTime TIMESTAMP" first_row_is_header = "True" delimiter = "," #将 CSV 文件读入 DataFrame df = spark.read.format(file_type) \ .schema(schema) \ ....
from pyspark.sql.types import DoubleType, StringType, IntegerType, FloatType from pyspark.sql.types import StructField from pyspark.sql.types import StructType PYSPARK_SQL_TYPE_DICT = { int: IntegerType(), float: FloatType(), str: StringType() } # 生成RDD rdd = spark_session.sparkContext....
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import udf, when, count, countDistinct from pyspark.sql.types import IntegerType,StringType from pyspark.ml.feature import OneHotEncoderEstimator, StringIndexer, VectorAssembler from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier, GBTCl...
1. Converts a date/timestamp/string to a value of string, 转成的string 的格式用第二个参数指定 df.withColumn('test', F.date_format(col('Last_Update'),"yyyy/MM/dd")).show() 2. 转成 string后,可以 cast 成你想要的类型,比如下面的 date 型 ...
为什么要将Integer做转换成String,有同学知道为什么么? 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.dropDuplicate...
StructField('pages',IntegerType(),False) ]) #使用数据定义语言(DDL)定义表结构 schema="author STRING,title STRING,pages INT" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. StructField()方法中的参数主要有以下几种: name: 指定字段名; datatype:指定字段数据类型; ...
finalSample Samples: root |-- movieId: string (nullable = true) |-- genreIndexes: array (nullable = true) | |-- element: integer (containsNull = false) |-- indexSize: integer (nullable = false) |-- vector: vector (nullable = true) +---+---+---+---+ |movieId|genreIndexes|...
from pyspark.sql.typesimportStructType,StructField,StringType,IntegerType spark=SparkSession.builder.master("local[1]")\.appName('SparkByExamples.com')\.getOrCreate()data=[("James","","Smith","36636","M",3000),("Michael","Rose","","40288","M",4000),("Robert","","Williams","4211...