Spark将DataFrame所有的列类型改为double

r囧r小猫 2022-05-08 11:40 187阅读 0赞

### 前言 ###

由于spark机器学习要求输入的DataFrame类型为数值类型，所以如果原始数据读进来的列为string类型，需要一一转化，而如果列很多的情况下一个转化很麻烦，所以能不能一个循环或者一个函数去解决呢。

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### 1. 单列转化方法 ###

import org.apache.spark.sql.types._
    val data = Array(("1", "2", "3", "4", "5"), ("6", "7", "8", "9", "10"))
    val df = spark.createDataFrame(data).toDF("col1", "col2", "col3", "col4", "col5")
    
    import org.apache.spark.sql.functions._
    df.select(col("col1").cast(DoubleType)).show()

+----+
    |col1|
    +----+
    | 1.0|
    | 6.0|
    +----+

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### 2. 循环转变 ###

然后就想能不能用这个方法循环把每一列转成double，但没想到怎么实现，可以用withColumn循环实现。

val colNames = df.columns
    
    var df1 = df
    for (colName <- colNames) {
      df1 = df1.withColumn(colName, col(colName).cast(DoubleType))
    }
    df1.show()

+----+----+----+----+----+
    |col1|col2|col3|col4|col5|
    +----+----+----+----+----+
    | 1.0| 2.0| 3.0| 4.0| 5.0|
    | 6.0| 7.0| 8.0| 9.0|10.0|
    +----+----+----+----+----+

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### 3. 通过:\_\* ###

但是上面这个方法效率比较低，然后问了一下别人，发现scala 有array:\_\*这样传参这种语法，而df的select方法也支持这样传，于是最终可以按下面的这样写。

val cols = colNames.map(f => col(f).cast(DoubleType))
    df.select(cols: _*).show()

+----+----+----+----+----+
    |col1|col2|col3|col4|col5|
    +----+----+----+----+----+
    | 1.0| 2.0| 3.0| 4.0| 5.0|
    | 6.0| 7.0| 8.0| 9.0|10.0|
    +----+----+----+----+----+

这样就可以很方便的查询指定多列和转变指定列的类型了，完整代码如下：

package com.dkl.leanring.spark.test
    
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    import org.apache.spark.sql.types._
    import org.apache.spark.sql.DataFrame
    object DfDemo {
    
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val spark = SparkSession.builder().appName("DfDemo").master("local").getOrCreate()
        import org.apache.spark.sql.types._
        val data = Array(("1", "2", "3", "4", "5"), ("6", "7", "8", "9", "10"))
        val df = spark.createDataFrame(data).toDF("col1", "col2", "col3", "col4", "col5")
    
        import org.apache.spark.sql.functions._
        df.select(col("col1").cast(DoubleType)).show()
    
        val colNames = df.columns
    
        var df1 = df
        for (colName <- colNames) {
          df1 = df1.withColumn(colName, col(colName).cast(DoubleType))
        }
        df1.show()
    
        val cols = colNames.map(f => col(f).cast(DoubleType))
        df.select(cols: _*).show()
        val name = "col1,col3,col5"
        df.select(name.split(",").map(name => col(name)): _*).show()
        df.select(name.split(",").map(name => col(name).cast(DoubleType)): _*).show()
    
      }

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转自：https://dongkelun.com/2018/04/27/dfChangeAllColDatatypes/