spark Dataframe中不带小数点的双精度值舍入
spark Dataframe中不带小数点的双精度值舍入
提问于 2019-10-24 20:12:54
我尝试在spark dataframe中舍入一个不带小数点的双精度值，但在输出中获得了相同的值。
下面是dataframe列值。
+-----+-----+
| SIG1| SIG2|
+-----+-----+
| 46.0| 46.0|
| 94.0| 46.0|dataframe列的模式如下所示。
scala> df.printSchema
root
|-- SIG1: double (nullable = true)
|-- SIG2: double (nullable = true)预期输出如下
+-----+-----+
| SIG1| SIG2|
+-----+-----+
| 46 | 46|
| 94 | 46|我已尝试按照文档对列进行如下舍入
+------------------------------------------------------------------+
|ReturnType| Signature | Description|
+------------------------------------------------------------------+
|DOUBLE |round(DOUBLE a)| Returns the rounded BIGINT value of a.|使用的代码是
val df1 = df.withColumn("SIG1", round(col("SIG1"))).withColumn("SIG2", round(col("SIG2")))我们是否需要将列转换为int/bigint，或者是否可以使用round函数本身？
提前感谢！
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-10-24 20:39:55
round函数也返回双精度值，所以如果你想要整型，那就强制转换它。
scala> Seq(1.9999,2.1234,3.6523).toDF().select(round('value,2)).show()
+---------------+
|round(value, 2)|
+---------------+
| 2.0|
| 2.12|
| 3.65|
+---------------+
scala> Seq(1.9999,2.1234,3.6523).toDF().select(round('value,0)).show()
+---------------+
|round(value, 0)|
+---------------+
| 2.0|
| 2.0|
| 4.0|
+---------------+
scala> Seq(1.9999,2.1234,3.6523).toDF().select(round('value)).show()
+---------------+
|round(value, 0)|
+---------------+
| 2.0|
| 2.0|
| 4.0|
+---------------+
scala> Seq(1.9999,2.1234,3.6523).toDF().select('value.cast("int")).show()
+-----+
|value|
+-----+
| 1|
| 2|
| 3|
+-----+Stack Overflow用户
发布于 2019-10-24 20:34:49
您不需要对列进行强制转换。如果你想去掉小数点后的数字，你可以使用round(colName, 0)。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58541146
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