我使用concat
构建了一个生成字符串的数据框。
import sqlContext.implicits._
val df = sc.parallelize(Seq((1.0, 2.0), (3.0, 4.0))).toDF("k", "v")
df.registerTempTable("df")
val dfConcat = df.select(concat($"k", lit(","), $"v").as("test"))
dfConcat: org.apache.spark.sql.DataFrame = [test: string]
+-------------+
| test|
+-------------+
| 1.0,2.0|
| 3.0,4.0|
+-------------+
如何将其转换回双倍?
我已尝试投放到DoubleType
,但我得null
import org.apache.spark.sql.types._
intterim.features.cast(IntegerType))
val testDouble = dfConcat.select( dfConcat("test").cast(DoubleType).as("test"))
+----+
|test|
+----+
|null|
|null|
+----+
和udf
在运行时返回数字格式异常
import org.apache.spark.sql.functions._
val toDbl = udf[Double, String]( _.toDouble)
val testDouble = dfConcat
.withColumn("test", toDbl(dfConcat("test")))
.select("test")
答案 0 :(得分:4)
您无法将其转换为double,因为它不是有效的双重表示。如果你想要一个数组,只需使用array
函数:
import org.apache.spark.sql.functions.array
df.select(array($"k", $"v").as("test"))
您也可以尝试拆分和转换,但它远非最佳:
import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, DoubleType}
import org.apache.spark.sql.functions.split
dfConcat.select(split($"test", ",").cast(ArrayType(DoubleType)))