如何在pyspark中将Dataframe列从String类型更改为Double类型

Question

我有一个列为String的数据框。我想在PySpark中将列类型更改为Double type。以下是我的方法：toDoublefunc = UserDefinedFunction(lambda x: x,DoubleType())changedTypedf = joindf.withColumn("label",toDoublefunc(joindf['show']))只是想知道，这是正确的方法，就像通过Logistic回归运行时一样，我遇到了一些错误，所以我想知道，这是麻烦的原因。

Answer 1

保留列名，并通过使用与输入列相同的名称来避免添加额外的列：

changedTypedf = joindf.withColumn("show", joindf["show"].cast(DoubleType()))

Answer 2

给定的答案足以解决问题，但是我想分享另一种可能引入新版本Spark的方式（我不确定），因此给定的答案未能解决。

我们可以使用col("colum_name")关键字到达spark语句中的列：

from pyspark.sql.functions import col , column

changedTypedf = joindf.withColumn("show", col("show").cast("double"))