Pyspark圆形功能的麻烦

Question

在pyspark中使用圆函数时遇到一些麻烦 - 我有下面的代码块，我试图将new_bid列舍入到2位小数，然后将列重命名为bid - 我正在导入pyspark.sql.functions AS func以供参考，并使用其中包含的round函数：

output = output.select(col("ad").alias("ad_id"),
                       col("part").alias("part_id"),
                       func.round(col("new_bid"), 2).alias("bid"))

这里的new_bid列是float类型 - 结果数据框没有新命名的bid列四舍五入到我想要的小数位，而是它仍然是8或9位小数。

我尝试了各种各样的东西，但似乎无法让结果数据框具有舍入值 - 任何指针都将非常感激！谢谢！

Answer 1

以下是一些使用某些玩具数据的方法：

spark.version
# u'2.2.0'

import pyspark.sql.functions as func

df = spark.createDataFrame(
        [(0.0, 0.2, 3.45631),
         (0.4, 1.4, 2.82945),
         (0.5, 1.9, 7.76261),
         (0.6, 0.9, 2.76790),
         (1.2, 1.0, 9.87984)],
         ["col1", "col2", "col3"])

df.show()
# +----+----+-------+ 
# |col1|col2|   col3|
# +----+----+-------+
# | 0.0| 0.2|3.45631| 
# | 0.4| 1.4|2.82945|
# | 0.5| 1.9|7.76261| 
# | 0.6| 0.9| 2.7679| 
# | 1.2| 1.0|9.87984| 
# +----+----+-------+

# round 'col3' in a new column:
df2 = df.withColumn("col4", func.round(df["col3"], 2)).withColumnRenamed("col4","new_col3")
df2.show()
# +----+----+-------+--------+ 
# |col1|col2|   col3|new_col3|
# +----+----+-------+--------+
# | 0.0| 0.2|3.45631|    3.46|
# | 0.4| 1.4|2.82945|    2.83|
# | 0.5| 1.9|7.76261|    7.76|
# | 0.6| 0.9| 2.7679|    2.77|
# | 1.2| 1.0|9.87984|    9.88|
# +----+----+-------+--------+

# round & replace existing 'col3':
df3 = df.withColumn("col3", func.round(df["col3"], 2))
df3.show()
# +----+----+----+ 
# |col1|col2|col3| 
# +----+----+----+ 
# | 0.0| 0.2|3.46| 
# | 0.4| 1.4|2.83| 
# | 0.5| 1.9|7.76| 
# | 0.6| 0.9|2.77| 
# | 1.2| 1.0|9.88| 
# +----+----+----+ 

这是个人品味，但我不是很好玩的col和alias - 我更喜欢withColumn和withColumnRenamed。不过，如果你想坚持使用select和col，这里是你应该如何调整自己的代码片段：

from pyspark.sql.functions import col

df4 = df.select(col("col1").alias("new_col1"), 
                col("col2").alias("new_col2"), 
                func.round(df["col3"],2).alias("new_col3"))
df4.show()
# +--------+--------+--------+ 
# |new_col1|new_col2|new_col3| 
# +--------+--------+--------+
# |     0.0|     0.2|    3.46|
# |     0.4|     1.4|    2.83|
# |     0.5|     1.9|    7.76|
# |     0.6|     0.9|    2.77|
# |     1.2|     1.0|    9.88|
# +--------+--------+--------+

PS提供一些样本数据和期望的结果以及任何相关的进口总是一个好主意 - 请参阅How do I ask a good question?。