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python - 舍入双精度值并转换为整数

问题描述

我在 PySpark 中有一个数据框，如下所示。

import pyspark.sql.functions as func

df = sqlContext.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))
df2.show()

+----+----+-------+----+
|col1|col2|   col3|col4|
+----+----+-------+----+
| 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|
+----+----+-------+----+

在上面的数据框中col4是double. 现在我想转换col4为Integer

df2 = df.withColumn("col4", func.round(df["col3"], 2).cast('integer'))

+----+----+-------+----+
|col1|col2|   col3|col4|
+----+----+-------+----+
| 0.0| 0.2|3.45631|   3|
| 0.4| 1.4|2.82945|   2|
| 0.5| 1.9|7.76261|   7|
| 0.6| 0.9| 2.7679|   2|
| 1.2| 1.0|9.87984|   9|
+----+----+-------+----+

但我想将col4值四舍五入到最接近的值

expected result

+----+----+-------+----+
|col1|col2|   col3|col4|
+----+----+-------+----+
| 0.0| 0.2|3.45631|   3|
| 0.4| 1.4|2.82945|   3|
| 0.5| 1.9|7.76261|   8|
| 0.6| 0.9| 2.7679|   3|
| 1.2| 1.0|9.87984|  10|
+----+----+-------+----+

我怎样才能做到这一点？

标签： pythonapache-sparkpysparkapache-spark-sqlrounding

解决方案

您应该使用该round函数，然后转换为整数类型。但是，不要在round函数中使用第二个参数。通过使用 2 将四舍五入到小数点后 2 位，cast然后整数将向下舍入到最接近的数字。

而是使用：

df2 = df.withColumn("col4", func.round(df["col3"]).cast('integer'))

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