PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField类来定义列,包括列名(String)、列类型(DataType)、可空列(Boolean)和元数据(MetaData)。 将PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用 在创建 PySpark DataFrame 时,我们可以使用 StructType 和 StructField 类指定结构。StructType 是 StructField 的集合...
PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField类来定义列,包括列名(String)、列类型(DataType)、可空列(Boolean)和元数据(MetaData)。 将PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用 在创建 PySpark DataFrame 时,我们可以使用 StructType 和 StructField 类指定结构。StructType 是 StructField 的集合...
3. Using PySpark StructType & StructField with DataFrame Regardless of how you create a DataFrame, you have the option to specify the custom schema using the StructType and StructField classes. As highlighted earlier, StructType is a collection of StructFields; with StuctType you have an option ...
用法: class pyspark.sql.types.StructField(name, dataType, nullable=True, metadata=None)StructType 中的一个字段。参数: name:str 字段的名称。 dataType:DataType 字段的 DataType 。 nullable:布尔型,可选 该字段是否可以为空(无)。 metadata:字典,可选 从字符串到简单类型的字典,可以自动转换为 JSON 例...
self.assertEqual(Row(field1=1,field2=u'row1'),df.first()) deftest_infer_nested_dict_as_struct(self): # SPARK-35929: Test inferring nested dict as a struct type. NestedRow=Row("f1","f2") withself.sql_conf({"spark.sql.pyspark.inferNestedDictAsStruct.enabled":True}): ...
TEST_PARALLEL=10 ./run_pyspark_from_build.sh -k "orc_write_test" Expected behavior Not error, fallback or ideally allow for Spark parity with nullables being reflected thru the metadata field. Environment details (please complete the following information) ...
from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import * def foo(data): return ( list(map( lambda x: ( x["school"], x["advisors"]["advisor1"], x["advisors"]["advisor1"] ), data )) ) struct = ArrayType( StructType([ StructField("school", StringType()), StructFie...