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我正在尝试更改从 RDBMS 数据库读取的数据框中存在的列的数据类型。为此,我通过以下方式获得了数据框的架构:
val dataSchema = dataDF.schema
为了查看数据框的架构,我使用了以下语句:
println(dataSchema.schema)
Output: StructType(StructField(je_header_id,LongType,true), StructField(je_line_num,LongType,true), StructField(last_update_date,TimestampType,true), StructField(last_updated_by,DecimalType(15,0),true), StructField(creation_date,TimestampType,true), StructField(created_by,DecimalType(15,0),true), StructField(created_by_name,StringType,true), StructField(entered_dr,DecimalType(38,30),true), StructField(entered_cr,DecimalType(38,30),true))
我的要求是从上述架构中找到 DecimalType 并将其更改为 DoubleType。我可以使用以下方法获取列名和数据类型:dataSchema.dtype 但它以 ((columnName1, column datatype),(columnName2, column datatype)....(columnNameN, column datatype) 的格式给我数据类型))
我试图找到一种方法来解析 StructType 并徒劳地更改 dataSchema 中的模式。
任何人都可以让我知道是否有解析 StructType 的方法,以便我可以将数据类型更改为我的要求并获得以下格式
StructType(StructField(je_header_id,LongType,true), StructField(je_line_num,LongType,true), StructField(last_update_date,TimestampType,true), StructField(last_updated_by,DoubleType,true), StructField(creation_date,TimestampType,true), StructField(created_by,DoubleType,true), StructField(created_by_name,StringType,true), StructField(entered_dr,DoubleType,true), StructField(entered_cr,DoubleType,true))
最佳答案
要修改特定于给定数据类型的 DataFrame Schema,您可以对 StructField 进行模式匹配的dataType
,如下图:
import org.apache.spark.sql.types._
val df = Seq(
(1L, BigDecimal(12.34), "a", BigDecimal(10.001)),
(2L, BigDecimal(56.78), "b", BigDecimal(20.002))
).toDF("c1", "c2", "c3", "c4")
val newSchema = df.schema.fields.map{
case StructField(name, _: DecimalType, nullable, _)
=> StructField(name, DoubleType, nullable)
case field => field
}
// newSchema: Array[org.apache.spark.sql.types.StructField] = Array(
// StructField(c1,LongType,false), StructField(c2,DoubleType,true),
// StructField(c3,StringType,true), StructField(c4,DoubleType,true)
// )
但是,假设您的最终目标是通过更改列类型来转换数据集,那么只遍历目标数据类型的列以迭代地 cast
它们会更容易,如下所示:
import org.apache.spark.sql.functions._
val df2 = df.dtypes.
collect{ case (dn, dt) if dt.startsWith("DecimalType") => dn }.
foldLeft(df)((accDF, c) => accDF.withColumn(c, col(c).cast("Double")))
df2.printSchema
// root
// |-- c1: long (nullable = false)
// |-- c2: double (nullable = true)
// |-- c3: string (nullable = true)
// |-- c4: double (nullable = true)
[更新]
根据评论的附加要求,如果您只想更改具有正比例的 DecimalType
的架构,只需在方法 guard
中应用 Regex 模式匹配作为条件 收集
:
val pattern = """DecimalType\(\d+,(\d+)\)""".r
val df2 = df.dtypes.
collect{ case (dn, dt) if pattern.findFirstMatchIn(dt).map(_.group(1)).getOrElse("0") != "0" => dn }.
foldLeft(df)((accDF, c) => accDF.withColumn(c, col(c).cast("Double")))
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