在pyspark中，Inferschema将列检测为字符串，而不是parquet中的双精度

在pyspark中，Inferschema是一个函数，用于自动推断数据集的模式（schema）。当使用Inferschema函数时，它会检测数据集中的每一列，并尝试猜测每列的数据类型。然而，有时候Inferschema函数可能会将列检测为字符串类型，而不是parquet文件中的双精度类型。

这种情况可能是由于以下原因导致的：

1. 数据集中的某些值可能包含非数字字符，导致Inferschema函数将该列检测为字符串类型。
2. 数据集中的某些值可能缺失或格式不正确，导致Inferschema函数无法正确推断列的数据类型。
3. 数据集中的某些列可能包含混合类型的值，使得Inferschema函数无法确定应该将列检测为哪种数据类型。

为了解决这个问题，可以考虑以下几种方法：

1. 手动指定模式：可以通过手动指定模式来确保列的数据类型被正确推断。可以使用pyspark中的StructType和StructField来定义模式，并在读取数据集时将其应用于数据集。

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, DoubleType

schema = StructType([
    StructField("column_name", DoubleType(), True),
    # 其他列的定义
])

df = spark.read.schema(schema).parquet("data.parquet")

在上面的示例中，我们手动指定了"column_name"列的数据类型为DoubleType。

1. 数据预处理：在使用Inferschema函数之前，可以对数据集进行预处理，以确保数据的格式正确且不包含非数字字符。可以使用pyspark中的函数来清洗和转换数据。

from pyspark.sql.functions import regexp_replace

df = df.withColumn("column_name", regexp_replace(df["column_name"], "[^0-9.]", ""))
df = df.withColumn("column_name", df["column_name"].cast(DoubleType()))

在上面的示例中，我们使用regexp_replace函数将"column_name"列中的非数字字符替换为空字符串，并使用cast函数将列转换为DoubleType。

1. 使用其他方法推断模式：除了Inferschema函数，还可以使用其他方法来推断数据集的模式。例如，可以使用pyspark中的csv、json或avro等读取器来读取数据集，并指定相应的模式。

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, DoubleType

schema = StructType([
    StructField("column_name", DoubleType(), True),
    # 其他列的定义
])

df = spark.read.format("parquet").schema(schema).load("data.parquet")

在上面的示例中，我们使用了指定的模式来读取parquet文件。

总结起来，当在pyspark中使用Inferschema函数时，如果它将列检测为字符串而不是parquet中的双精度类型，可以考虑手动指定模式、数据预处理或使用其他方法推断模式来解决这个问题。