StructField--定义DataFrame列的元数据 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...
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,用于定义列名、数据类型和是否可为空的标志。使用 StructField 我们还可以添加嵌套结构模式、用于数组的 ArrayType 和用于键值对的 MapType ...
LongType,false), StructField(c,BooleanType,false)))//值得注意的是:当没有存在的字段的时候,官方文档说:单个返回的是null,多个返回的是当没有那个字段//但是实验的时候,报错---Field d does not exist//源码调用的是apply方法,确实还没有处理好这部分功能//我是用的是spark2.0初始版本}...
LongType,false), StructField(c,BooleanType,false)))//值得注意的是:当没有存在的字段的时候,官方文档说:单个返回的是null,多个返回的是当没有那个字段//但是实验的时候,报错---Field d does not exist//源码调用的是apply方法,确实还没有处理好这部分功能//我是用的是spark2.0初始版本}...
在Pyspark 2.4中,可以使用StructType来验证列的模式。StructType是一种用于定义结构化数据类型的对象,它由多个StructField组成,每个StructField定义了一个列的名称、数据类型和是否可为空。 使用StructType验证列的模式的步骤如下: 导入必要的模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql.types import StructType, StructFiel...
StructType由多个StructField组成,每个StructField代表一个字段。每个StructField由字段名和字段类型组成。字段类型可以是任何支持的数据类型,例如StringType、IntegerType、DoubleType等。 下面是创建一个StructType的示例代码: importorg.apache.spark.sql.types._valschema=StructType(Array(StructField("name",StringType,nul...
StructType中的一个字段 # schema schema = StructType([ StructField('task_name', StringType(), True), StructField('property', StringType(), True), StructField('val', StringType(), True), StructField('usr_type', StringType(), True), StructField('cnt', LongType(), True), StructField...
StructField("number", IntegerType, true) :: StructField("word", StringType, true) :: Nil ) The::operator makes it easy to construct lists in Scala. We can also use::to make a list of numbers. 5 :: 4 :: Nil Notice that the last element always has to beNilor the code will err...
2.16 StructField(name, dataType, nullable=True, metadata=None) StructType类型中的一个field name –字符串,字段名称。 dataType – DataType字段。 nullable –布尔值,该字段是否可以为null(无)。 元数据 –从字符串到简单类型的字典,可以自动转换为JSON内部 ...
StructField(name,eval(type),True)for(name,type)indf.rdd.collect() ]) 但它不是特别安全(eval)。从 JSON / 字典构建模式可能更容易。假设您具有从类型描述映射到规范类型名称的函数: defget_type_name(s:str) ->str:""" >>> get_type_name("int") ...