pyspark에서 Dataframe 열을 String 유형에서 Double 유형으로 변경하는 방법

열이 문자열 인 데이터 프레임이 있습니다. PySpark에서 열 유형을 Double 유형으로 변경하고 싶었습니다.

다음은 방법입니다.

toDoublefunc = UserDefinedFunction(lambda x: x,DoubleType())
changedTypedf = joindf.withColumn("label",toDoublefunc(joindf['show']))

로지스틱 회귀 분석을 실행하는 동안 오류가 발생하므로 이것이 문제의 원인인지 궁금합니다.

여기에는 UDF가 필요하지 않습니다. Column이미 인스턴스 와 함께 cast메소드 를 제공 합니다 .DataType

from pyspark.sql.types import DoubleType

changedTypedf = joindf.withColumn("label", joindf["show"].cast(DoubleType()))

또는 짧은 문자열 :

changedTypedf = joindf.withColumn("label", joindf["show"].cast("double"))

표준 문자열 이름 (다른 변형도 지원 될 수 있음)은 simpleString값에 해당 합니다. 따라서 원자 유형의 경우 :

from pyspark.sql import types 

for t in ['BinaryType', 'BooleanType', 'ByteType', 'DateType', 
          'DecimalType', 'DoubleType', 'FloatType', 'IntegerType', 
           'LongType', 'ShortType', 'StringType', 'TimestampType']:
    print(f"{t}: {getattr(types, t)().simpleString()}")

BinaryType: binary
BooleanType: boolean
ByteType: tinyint
DateType: date
DecimalType: decimal(10,0)
DoubleType: double
FloatType: float
IntegerType: int
LongType: bigint
ShortType: smallint
StringType: string
TimestampType: timestamp

예를 들어 복잡한 유형

types.ArrayType(types.IntegerType()).simpleString()   

'array<int>'

types.MapType(types.StringType(), types.IntegerType()).simpleString()

'map<string,int>'

열 이름을 유지하고 입력 열과 동일한 이름을 사용하여 추가 열 추가를 방지합니다.

changedTypedf = joindf.withColumn("show", joindf["show"].cast(DoubleType()))

주어진 대답은 문제를 처리하기에 충분하지만 새 버전의 Spark를 도입 할 수있는 다른 방법을 공유하고 싶습니다 (확실하지 않습니다) 하지 않습니다 그래서 주어진 대답은 그것을 잡지 못했습니다.

spark 문에서 col("colum_name")키워드로 열에 도달 할 수 있습니다 .

from pyspark.sql.functions import col , column
changedTypedf = joindf.withColumn("show", col("show").cast("double"))

pyspark 버전 :

  df = <source data>
  df.printSchema()

  from pyspark.sql.types import *

  # Change column type
  df_new = df.withColumn("myColumn", df["myColumn"].cast(IntegerType()))
  df_new.printSchema()
  df_new.select("myColumn").show()

해결책은 간단했습니다.

toDoublefunc = UserDefinedFunction(lambda x: float(x),DoubleType())
changedTypedf = joindf.withColumn("label",toDoublefunc(joindf['show']))