Pyspark是Apache Spark的Python API,它提供了强大的数据处理和分析能力。在Pyspark中,要将字符串列表转换为ArrayType(),可以使用以下方法: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import array # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.appName("StringListTo...
PySpark 中常用的数据类型有: StringType: 字符串类型 IntegerType: 整数类型 FloatType: 浮点数类型 DoubleType: 双精度浮点数类型 BooleanType: 布尔类型 TimestampType: 时间戳类型 ArrayType: 数组类型 StructType: 结构类型 在数据处理的过程中,我们常常需要对数据类型进行转换,例如将字符串转换为整数时,但同样重...
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2.1 split()方法 2.2 Array()方法 2.3 自定义udf函数(灵活,但是效率低) 案例: 原始数据如上图所示, df2 = df1.withColumn('array1',array('joined')).withColumn('array2', split(col('joined'), ',')) df2.show() 3.针对Array[Array]Schema,变换成Array[String]的方法——flatten()方法 pyspark中f...
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 ...
我有一个名为 Filters 的列的 pyspark 数据框:“array>” 我想将我的数据框保存在 csv 文件中,因为我需要将数组转换为字符串类型。 我尝试强制转换它: DF.Filters.tostring() 和DF.Filters.cast(StringType()) ,但两种解决方案都会为过滤器列中的每一行生成错误消息: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions...
ArrayType,BinaryType,BooleanType,CalendarIntervalType,DateType,HiveStringType,MapType,NullType,NumericType,ObjectType,StringType,StructType,TimestampType 有些类型比如IntegerType,DecimalType,ByteType等是NumericType的子类 1 withColumn方法 from pyspark.sql.types import IntegerType,StringType,DateType ...
from pyspark.sql.types import ArrayType, StructField, StructType, StringType, IntegerType, DecimalType from decimal import Decimal # List data = [{"Category": 'Category A', "ID": 1, "Value": Decimal(12.40)}, {"Category": 'Category B', "ID": 2, "Value": Decimal(30.10)}, ...
5.import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, StringType, StructField, StructType} 6.import org.apache.spark.ml.Pipeline 7. 8.// 读取数据集,生成DataFrame 9.val schema = new StructType(Array( 10. StructField("sepal length", DoubleType, true), ...
df = get_df() func = udf(lambda x: [0]*int(x), ArrayType(IntegerType())) df = df.withColumn('list', func('y')) func = udf(lambda x: {float(y): str(y) for y in range(int(x))}, MapType(FloatType(), StringType())) df = df.withColumn('map', func('y')) df.show...