DataFrame' object has no attribute 'select_dtypes

`select_dtypes()`是pandas中的函数，而不是pyspark中的函数。在pyspark中，要选择特定的数据类型列，可以使用`filter()`和`cast()`函数，以下是一个示例代码：

# 选择所有类型为整数的列
int_cols = [c[0] for c in df.dtypes if c[1].startswith('int')]
int_df = df.select([col(c).cast("integer") for c in int_cols])

# 选择所有类型为浮点数的列
float_cols = [c[0] for c in df.dtypes if c[1].startswith('float')]
float_df = df.select([col(c).cast("float") for c in float_cols])

其中，`df.dtypes`返回一个由列名和对应数据类型组成的元组列表，`startswith()`函数用于判断数据类型是否以指定的前缀开头。`select()`函数用于选择指定的列，`cast()`函数用于将列的数据类型转换成指定的类型。

相关问题

出现报错AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'select_dtypes'请解决

看起来你在尝试使用`select_dtypes`这个属性，但它实际上是Pandas DataFrame中的一个方法，而不是PySpark DataFrame。在PySpark中，你可以通过其他方式获取数据类型的列列表。这里是修复这个问题的代码片段：

首先，你需要确认`df`是一个Pandas DataFrame而不是PySpark DataFrame。如果你是从CSV读取的是Pandas DataFrame，需要先转换成Spark DataFrame：

if isinstance(df, pd.DataFrame):
    spark_df = spark.createDataFrame(df)
else:
    spark_df = df

然后，你可以使用`dtypes`属性查看列的数据类型，但不能直接筛选特定类型的数据：

numeric_cols = spark_df.dtypes.filter(lambda x: str(x)[0] == 'i' or str(x)[0] == 'f').map(lambda s: s[0])
string_cols = spark_df.dtypes.filter(lambda x: str(x)[0] == 'O').map(lambda s: s[0])  # 通常用于字符串或分类数据

如果你想按数据类型对列做操作，可能需要遍历每一列检查其类型：

numeric_transformations = {}
for col in spark_df.columns:
    if spark_df[col].dtype in [T.IntegerType(), T.FloatType()]:  # 判断是否为数值型
        numeric_transformations[col] = ...  # 进行相应的数值型处理

string_transformations = {}
for col in string_cols:
    if ...:  # 如果是分类数据
        string_transformations[col] = ...  # 进行独热编码或者其他处理

在这个例子中，`...` 表示你需要填写具体的处理逻辑。记得，PySpark DataFrame的操作通常会直接在原数据上进行修改，不需要像Pandas那样创建新的DataFrame。

如果`df`已经是PySpark DataFrame，并且确实存在`select_dtypes`错误，那可能是引入了某个包或模块的混淆，检查一下是否有额外的依赖可能导致了这个问题。

num_cols = raw_data.select_dtypes(include='number').columns.tolist()报错'DataFrame' object has no attribute 'select_dtypes'，请修改

这个错误提示表明你在尝试对Pandas DataFrame对象 `raw_data` 调用 `select_dtypes` 函数，但实际上DataFrame并没有这个属性。`select_dtypes` 是pandas DataFrame的一个方法，用于筛选数据列中特定类型的（如数值型）。

如果你想要获取包含数值类型列的列名列表，你应该检查 `raw_data` 是否是DataFrame，并且它是否已经加载了数据。正确的做法应该是先确认 `raw_data` 的数据类型，然后如果它是DataFrame，可以这样做：

import pandas as pd

# 检查raw_data的数据类型
if isinstance(raw_data, pd.DataFrame):
    num_cols = raw_data.select_dtypes(include=['number', 'int64', 'float64']).columns.tolist()
else:
    raise ValueError("raw_data应该是一个Pandas DataFrame.")

# 或者你可以使用isinstance检查并直接获取数字列
num_cols = [col for col in raw_data.columns if raw_data[col].dtype.kind in ['i', 'f']]