pyspark转换数据类型

Pyspark中的DataFrame是一种分布式的数据结构，支持各种数据类型。当你需要转换数据类型时，可以使用内置的一些函数：

1. `astype()`: 这个函数用于将一列或多列的数据类型转换成指定的类型。例如，如果你有一个包含字符串的列，想要转换为整数，你可以这样做：

   df['column_name'] = df['column_name'].astype('int')

2. `to_date()` 和 `to_timestamp()`: 如果你需要将字符串转换为日期或时间戳，这两个函数很有帮助。例如：

   df['date_column'] = df['date_column'].to_date()
   df['timestamp_column'] = df['timestamp_column'].to_timestamp()

3. `coalesce()`: 当有多种类型存在，且不确定具体类型时，可以先尝试转换，如果失败再保留原有类型：

   converted_column = df['column_name'].cast('string').coalesce(df['column_name'])

注意，不是所有类型都可以直接转换，可能会遇到错误，所以在转换前最好检查一下数据是否适合目标类型。

相关问题

读取UCI的adult对pyspark转换来的dataframe进行完备的数据清洗

好的，我会尽力回答你的问题。

首先，我们需要将UCI的adult数据集导入到pyspark中，并将其转换为一个dataframe对象。这可以通过以下代码实现：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建一个SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("AdultData").getOrCreate()

# 读取UCI的adult数据集
data = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("path/to/adult.data")

# 添加列名
data = data.toDF("age", "workclass", "fnlwgt", "education", "education-num", "marital-status", "occupation", "relationship", "race", "sex", "capital-gain", "capital-loss", "hours-per-week", "native-country", "income")

# 打印dataframe的前5行
data.show(5)

接下来，我们需要对数据进行完备的清洗。具体步骤如下：

1. 缺失值处理

我们需要检查每列是否存在缺失值，并将其替换为合适的值或删除包含缺失值的行。

# 检查每列是否存在缺失值
from pyspark.sql.functions import col, isnan, when, count

data.select([count(when(isnan(c) | col(c).isNull(), c)).alias(c) for c in data.columns]).show()

# 替换缺失值为合适的值或删除包含缺失值的行
data = data.replace("?", None).dropna(how="any")

2. 数据类型转换

我们需要将一些列的数据类型从字符串转换为整数或浮点数。

# 将一些列的数据类型从字符串转换为整数或浮点数
data = data.withColumn("age", data["age"].cast("int"))
data = data.withColumn("fnlwgt", data["fnlwgt"].cast("int"))
data = data.withColumn("education-num", data["education-num"].cast("int"))
data = data.withColumn("capital-gain", data["capital-gain"].cast("int"))
data = data.withColumn("capital-loss", data["capital-loss"].cast("int"))
data = data.withColumn("hours-per-week", data["hours-per-week"].cast("int"))

3. 去除无关列

我们可以去除一些与目标变量无关的列，比如"fnlwgt"和"education"。

# 去除无关列
data = data.drop("fnlwgt", "education")

4. 目标变量处理

我们需要将目标变量"income"转换为二元变量，即">50K"为1，"<=50K"为0。

# 将目标变量转换为二元变量
data = data.withColumn("income", when(data["income"] == ">50K", 1).otherwise(0))

完成以上步骤后，我们就可以得到一个完备的数据清洗后的dataframe对象，可以用于进一步的数据分析和建模。

pyspark修改字段类型

在Pyspark中，修改DataFrame或StructField的字段类型通常是在创建DataFrame时就已经确定，但在某些情况下，比如读取的数据源格式不明确或需要处理特殊场景，可以使用`cast()`或`pandas_udf`等方法来改变字段类型。这里是一些常见的方法：

1. **直接修改列类型** (适用于Pandas DataFrame):
- 对于DataFrame：`df['column_name'] = df['column_name'].astype(new_type)`
- 对于Series：`df.column_name = df.column_name.astype(new_type)`

2. **使用Spark SQL的cast()函数**:

   from pyspark.sql import functions as F
   df = df.withColumn('column_name', F.cast(df['column_name'], 'new_type'))

其中，'new_type'可以是SQL支持的类型，如`IntegerType`, `DoubleType`, `StringType`等。

3. **使用pandas_udf和lambda表达式** (适用于转换复杂逻辑或需要高性能计算的场景)：

   def convert_type(row):
       return row[0].astype('new_type')
   
   cast_func = F.pandas_udf(convert_type, returnType='new_type')
   df = df.withColumn('column_name', cast_func(df['column_name']))

请注意，在更改数据类型之前，确保新的类型兼容现有数据，否则可能会引发错误。同时，大规模数据转换可能会消耗较多资源，应谨慎使用。