如何在pyspark数据框中将字符串类型的列转换为int形式？
如何在pyspark数据框中将字符串类型的列转换为int形式？
提问于 2017-10-26 21:43:44
我在pyspark有数据帧。它的一些数字列包含'nan‘，所以当我读取数据并检查dataframe的模式时，这些列将具有'string’类型。如何将它们更改为int类型。我将'nan‘值替换为0，并再次检查了架构，但同时也显示了这些列的字符串类型。我遵循以下代码：
data_df = sqlContext.read.format("csv").load('data.csv',header=True, inferSchema="true")
data_df.printSchema()
data_df = data_df.fillna(0)
data_df.printSchema()我的数据如下所示：
在这里，包含整数值的“Plays”和“drafts”列，但由于这些列中存在nan，因此它们被视为字符串类型。
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2017-10-27 04:27:51
from pyspark.sql.types import IntegerType
data_df = data_df.withColumn("Plays", data_df["Plays"].cast(IntegerType()))
data_df = data_df.withColumn("drafts", data_df["drafts"].cast(IntegerType()))您可以对每一列运行循环，但这是将字符串列转换为整数的最简单方法。
Stack Overflow用户
发布于 2018-02-22 04:14:06
您可以在将NaN替换为0之后使用cast(as int)，
data_df = df.withColumn("Plays", df.call_time.cast('float'))Stack Overflow用户
发布于 2018-11-04 14:02:11
另一种方法是，如果有多个字段需要修改，则使用StructField。
例如：
from pyspark.sql.types import StructField,IntegerType, StructType,StringType
newDF=[StructField('CLICK_FLG',IntegerType(),True),
StructField('OPEN_FLG',IntegerType(),True),
StructField('I1_GNDR_CODE',StringType(),True),
StructField('TRW_INCOME_CD_V4',StringType(),True),
StructField('ASIAN_CD',IntegerType(),True),
StructField('I1_INDIV_HHLD_STATUS_CODE',IntegerType(),True)
]
finalStruct=StructType(fields=newDF)
df=spark.read.csv('ctor.csv',schema=finalStruct)输出：
在此之前
root
|-- CLICK_FLG: string (nullable = true)
|-- OPEN_FLG: string (nullable = true)
|-- I1_GNDR_CODE: string (nullable = true)
|-- TRW_INCOME_CD_V4: string (nullable = true)
|-- ASIAN_CD: integer (nullable = true)
|-- I1_INDIV_HHLD_STATUS_CODE: string (nullable = true)之后：
root
|-- CLICK_FLG: integer (nullable = true)
|-- OPEN_FLG: integer (nullable = true)
|-- I1_GNDR_CODE: string (nullable = true)
|-- TRW_INCOME_CD_V4: string (nullable = true)
|-- ASIAN_CD: integer (nullable = true)
|-- I1_INDIV_HHLD_STATUS_CODE: integer (nullable = true)这是一个稍微长一点的转换过程，但优点是所有必需的字段都可以完成。
需要注意的是，如果只有所需的字段被分配了数据类型，则所得到的数据帧将仅包含那些被改变的字段。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/46956026
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