📅  最后修改于: 2023-12-03 15:36:14.823000             🧑  作者: Mango
在使用 PySpark 进行数据处理时,有时候需要从 DataFrame 中仅选择数字或字符串列名称。这个需求可能由于下游处理的需要,也可能是为了过滤无用的列以加快计算速度。
以下是如何选择数字列和字符串列的方法:
在 PySpark 中,每个列都有一个数据类型,可通过 dtypes
方法获取。要从 DataFrame 中仅选择数字列,只需筛选出类型为 DoubleType
、FloatType
、IntegerType
或 LongType
的列即可。
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import DoubleType, FloatType, IntegerType, LongType
def select_numeric_columns(df):
numeric_cols = []
for col_name, data_type in df.dtypes:
if data_type in [DoubleType(), FloatType(), IntegerType(), LongType()]:
numeric_cols.append(col_name)
return df.select([col(c) for c in numeric_cols])
对于字符串列,只需筛选出类型为 StringType
的列即可。
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import StringType
def select_string_columns(df):
string_cols = []
for col_name, data_type in df.dtypes:
if data_type == StringType():
string_cols.append(col_name)
return df.select([col(c) for c in string_cols])
通过上述方法,即可在 DataFrame 中仅选择数字或字符串列名称,方便后续的操作。