Question

我仍然在学习颤动，并且通过一个非常奇怪的错误来了，却仍然不明白为什么要这么做。这是我的文件

scala> val df1 = spark.read.option("header", true).option("inferSchema", false).schema(schema1).csv("s3a://mybucket/ybspark/input/PASSENGERS\.csv")
df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [PASSENGERID: int, PCLASS: int ... 9 more fields]

scala> val df2 = spark.read.option("header", true).option("inferSchema", false).schema(schema2).csv("s3a://mybucket/ybspark/input/PASSENGERS\.csv")
df2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [PASSENGERID: int, PCLASS: int ... 9 more fields]

scala> val df3 = spark.read.option("header", true).option("inferSchema", false).schema(schema3).csv("s3a://mybucket/ybspark/input/PASSENGERS\.csv")
df3: org.apache.spark.sql.DataFrame = [PASSENGERID: int, PCLASS: int ... 9 more fields]

scala> val df4 = spark.read.option("header", true).option("inferSchema", false).schema(schema4).csv("s3a://mybucket/ybspark/input/PASSENGERS\.csv")
df4: org.apache.spark.sql.DataFrame = [PASSENGERID: int, PCLASS: int ... 9 more fields]

scala> val df5 = spark.read.option("header", true).option("inferSchema", false).schema(schema5).csv("s3a://mybucket/ybspark/input/PASSENGERS\.csv")
df5: org.apache.spark.sql.DataFrame = [PASSENGERID: int, PCLASS: int ... 9 more fields]

错误是

int类型不是double类型的子类型

我想了解为什么出现此错误。

Answer 1

如错误所述

类型'int'不是类型'double'的子类型

那是因为您将 int 类型的数据存储在 double 类型的变量中，因此请尝试以下代码

double temp = weatherData['main']['temp'].toDouble();

Answer 2

当您尝试将类型int的值传递给类型double的变量时，会发生此错误。

Dart不会自动转换您必须手动处理的那些类型。因此，您在这里有两个选择：

将变量类型更改为num，这将自动将值转换为double，因为int和double都从num扩展。

num temperature;

temperature = 24; // works
temperature = 24.5; // also works

将该值设置为num。之所以有效，是因为num是double的超类。

int temperature;

temperature = 24.0 as num; // works

// does not work 
// temperature = 24.5 as int;

是'int'类型不是'double'类型的子类型吗？

2 个答案: