Pyspark cast float to double不精确

Pyspark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架，它基于Apache Spark构建而成。在Pyspark中，cast函数用于将数据类型转换为指定的类型。当将float类型转换为double类型时，可能会出现精度不准确的问题。

在Pyspark中，float和double都是浮点数类型，但double类型的精度更高。当将float类型转换为double类型时，Pyspark会尝试保留原始数据的精度，但由于浮点数的内部表示方式，可能会导致精度损失。

为了解决这个问题，可以使用Pyspark中的cast函数将float类型转换为decimal类型，然后再将decimal类型转换为double类型。decimal类型可以提供更高的精度，并且可以避免精度损失的问题。

下面是一个示例代码，演示了如何将float类型转换为double类型并保持精度：

from pyspark.sql.functions import col

# 假设有一个名为df的DataFrame，包含一个名为float_col的float类型列
df = ...

# 使用cast函数将float_col列转换为decimal类型
df = df.withColumn("decimal_col", col("float_col").cast("decimal(38, 18)"))

# 使用cast函数将decimal_col列转换为double类型
df = df.withColumn("double_col", col("decimal_col").cast("double"))

# 打印转换后的DataFrame
df.show()

在上述示例中，我们首先使用cast函数将float_col列转换为decimal类型，并指定了decimal的精度为38位，小数位为18位。然后，我们再使用cast函数将decimal_col列转换为double类型。通过这种方式，我们可以尽量保持转换后的double类型的精度。

需要注意的是，由于decimal类型的精度较高，可能会占用更多的存储空间和计算资源。因此，在实际应用中，需要根据具体情况权衡精度和性能的需求。

关于Pyspark的更多信息和使用方法，您可以参考腾讯云的产品文档：Pyspark产品介绍。