pyspark 创建嵌套框架时创建小数类型的列

atmip9wb  于 12个月前  发布在  Spark
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我想在创建Spark框架时提供数字。我在提供十进制类型的数字时遇到问题。
这样,数字就被截断了:

df = spark.createDataFrame([(10234567891023456789.5, )], ["numb"])
df = df.withColumn("numb_dec", F.col("numb").cast("decimal(30,1)"))
df.show(truncate=False)
#+---------------------+----------------------+
#|numb                 |numb_dec              |
#+---------------------+----------------------+
#|1.0234567891023456E19|10234567891023456000.0|
#+---------------------+----------------------+

字符串
这失败了:

df = spark.createDataFrame([(10234567891023456789.5, )], "numb decimal(30,1)")
df.show(truncate=False)


TypeError:field number:DecimalType(30,1)cannot accept object 1.0234567891023456e+19 in type <class 'float'>
如何正确地提供大的十进制数,使他们不会被截断?

6vl6ewon

6vl6ewon1#

这可能与Python和Spark之间浮点表示的一些差异有关。你可以尝试在创建嵌套框架时传递字符串值:

df = spark.createDataFrame([("10234567891023456789.5", )], ["numb"])

df = df.withColumn("numb_dec", F.col("numb").cast("decimal(30,1)"))
df.show(truncate=False)
#+----------------------+----------------------+
#|numb                  |numb_dec              |
#+----------------------+----------------------+
#|10234567891023456789.5|10234567891023456789.5|
#+----------------------+----------------------+

字符串

kb5ga3dv

kb5ga3dv2#

试试下面的东西-

from pyspark.sql.types import *
from decimal import *

schema = StructType([StructField('numb', DecimalType(30,1))])

data = [( Context(prec=30, Emax=999, clamp=1).create_decimal('10234567891023456789.5'), )]

df = spark.createDataFrame(data=data, schema=schema)

df.show(truncate=False)

+----------------------+
|numb                  |
+----------------------+
|10234567891023456789.5|
+----------------------+

字符串

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