将数据框架构从 int 更改为 double 的问题答案

【问题标题】：Issue in changing the dataframe schema from int to double将数据框架构从 int 更改为 double 的问题
【发布时间】：2018-03-29 10:15:10
【问题描述】：

我有一个数据框标签，我想将数据框的架构从整数更改为双精度

数据框的架构是

label.printSchema

root |-- value: integer (nullable = false)

我使用的命令是

label = label.withColumn('value', label.value.cast('double'))

我收到的错误是：

error: unclosed character literal

【问题讨论】：

sparql != 火花
你是否从 pyspark.sql.types 导入 DoubleType
我做了但没有发生我只是想将现有数据帧的架构从 int 更改为 double ，请告诉我该怎么做

标签： apache-spark pyspark spark-dataframe

【解决方案1】：

label = label.withColumn("value", label("value").cast(DoubleType))

【讨论】：

【解决方案2】：

from pyspark.sql.types import DoubleType,IntegerType
cSchema = StructType([StructField("value",IntegerType())])
test_list = [[1],[2]]
df = spark.createDataFrame(test_list,schema=cSchema) 
df.printSchema()
castedDF = df.withColumn("value", df["value"].cast("double"))
castedDF.printSchema()
castedDF.show()

而且，输出是（如预期的那样）

root
 |-- value: integer (nullable = true)
root
 |-- value: double (nullable = true)
+-----+
|value|
+-----+
|  1.0|
|  2.0|
+-----+

【讨论】：