Pysparkのラウンド関数を動作させるのに問題があります-new_bid
列を小数点以下2桁に丸め、その後列をbid
に変更しようとしているコードのブロックがあります-pyspark.sql.functions AS func
を参照用にインポートし、それに含まれるround
関数を使用しています。
output = output.select(col("ad").alias("ad_id"),
col("part").alias("part_id"),
func.round(col("new_bid"), 2).alias("bid"))
ここのnew_bid
列はfloat型です-結果のデータフレームには、新しい名前のbid
列が小数点以下2桁に丸められていません。 。
私はさまざまなことを試してみましたが、結果のデータフレームに丸みのある値を持たせることはできないようです-ポインタは大歓迎です!ありがとう!
いくつかのおもちゃのデータを使用してそれを行う方法は次のとおりです。
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|
# +----+----+----+
個人的な好みですが、私はcol
もalias
も好きではありません-代わりにwithColumn
とwithColumnRenamed
が好きです。それでも、select
とcol
に固執したい場合は、次のように独自のコードスニペットを調整する必要があります。
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質問に関連するインポートだけでなく、いくつかのサンプルデータと望ましい結果を提供することは常に良い考えです- どのようにすればよい質問をすることができますか? .