如何在pyspark中将Dataframe列从String类型更改为Double类型

我有一个列为String的数据框。我想在PySpark中将列类型更改为Double type。

以下是我的方法：

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

只是想知道，这是正确的方法，就像通过Logistic回归运行时一样，我遇到了一些错误，所以我想知道，这是麻烦的原因。

这里不需要UDF。Column已经提供了带有instance的cast方法：DataType

from pyspark.sql.types import DoubleType

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

或短字符串：

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

规范的字符串名称（也可以支持其他变体）对应于simpleString值。因此对于原子类型：

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

例如复杂类型

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

'array<int>'

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

'map<string,int>'

保留列名，并通过使用与输入列相同的名称来避免添加额外的列：

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

给定的答案足以解决问题，但是我想分享另一种可能会引入新版本的Spark的方法（我不确定），因此给定的答案无法解决。

我们可以使用col("colum_name")关键字到达spark语句中的列：

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

pyspark版本：

  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()

解决方案很简单-

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