如何在 PySpark 中将数据框列从 String 类型更改为 Double 类型？

这里不需要UDF。 Column 已经为 cast method 提供了 DataType instance ：

from pyspark.sql.types import DoubleType

changedTypedf = joindf.withColumn("label", joindf["show"].cast(DoubleType()))

或短字符串：

changedTypedf = joindf.withColumn("label", joindf["show"].cast("double"))

其中规范字符串名称（也可以支持其他变体）对应于 simpleString 值。所以对于原子类型：

from pyspark.sql import types 

for t in ['BinaryType', 'BooleanType', 'ByteType', 'DateType', 
          'DecimalType', 'DoubleType', 'FloatType', 'IntegerType', 
           'LongType', 'ShortType', 'StringType', 'TimestampType']:
    print(f"{t}: {getattr(types, t)().simpleString()}")

BinaryType: binary
BooleanType: boolean
ByteType: tinyint
DateType: date
DecimalType: decimal(10,0)
DoubleType: double
FloatType: float
IntegerType: int
LongType: bigint
ShortType: smallint
StringType: string
TimestampType: timestamp

例如复杂类型

types.ArrayType(types.IntegerType()).simpleString()   

'array<int>'

types.MapType(types.StringType(), types.IntegerType()).simpleString()

'map<string,int>'

---

通过使用与输入列相同的名称来保留列的名称并避免额外的列添加：

from pyspark.sql.types import DoubleType
changedTypedf = joindf.withColumn("show", joindf["show"].cast(DoubleType()))

---

给定的答案足以解决这个问题，但我想分享另一种可能引入新版本 Spark 的方式（我不确定）所以给定的答案没有抓住它。

我们可以使用 col("colum_name") 关键字到达 spark 语句中的列：

from pyspark.sql.functions import col
changedTypedf = joindf.withColumn("show", col("show").cast("double"))

---

PySpark 版本：

df = <source data>
df.printSchema()

from pyspark.sql.types import *

# Change column type
df_new = df.withColumn("myColumn", df["myColumn"].cast(IntegerType()))
df_new.printSchema()
df_new.select("myColumn").show()

---

解决方案很简单 -

toDoublefunc = UserDefinedFunction(lambda x: float(x),DoubleType())
changedTypedf = joindf.withColumn("label",toDoublefunc(joindf['show']))

---