为什么在中列更改为可空？
为什么在中列更改为可空？
提问于 2016-11-15 06:53:05
为什么在执行某些函数之后使用nullable = true，即使DataFrame中没有NaN值。
val myDf = Seq((2,"A"),(2,"B"),(1,"C"))
.toDF("foo","bar")
.withColumn("foo", 'foo.cast("Int"))
myDf.withColumn("foo_2", when($"foo" === 2 , 1).otherwise(0)).select("foo", "foo_2").show现在调用df.printSchema时，nullable将是两列的false。
val foo: (Int => String) = (t: Int) => {
fooMap.get(t) match {
case Some(tt) => tt
case None => "notFound"
}
}
val fooMap = Map(
1 -> "small",
2 -> "big"
)
val fooUDF = udf(foo)
myDf
.withColumn("foo", fooUDF(col("foo")))
.withColumn("foo_2", when($"foo" === 2 , 1).otherwise(0)).select("foo", "foo_2")
.select("foo", "foo_2")
.printSchema然而，现在，nullable至少是一个列的true，这是以前的false。这怎么解释呢？
Stack Overflow用户
发布于 2018-04-18 20:41:48
您也可以非常快速地更改dataframe模式。像这样的事就能完成任务-
def setNullableStateForAllColumns( df: DataFrame, columnMap: Map[String, Boolean]) : DataFrame = {
import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType}
// get schema
val schema = df.schema
val newSchema = StructType(schema.map {
case StructField( c, d, n, m) =>
StructField( c, d, columnMap.getOrElse(c, default = n), m)
})
// apply new schema
df.sqlContext.createDataFrame( df.rdd, newSchema )
}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/40603756
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