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scala - 如何优化 spark 函数以将双精度值舍入到小数点后 2 位？

问题描述

下面是我的 Spark 函数，它是直截了当的

def doubleToRound(df:DataFrame,roundColsList:Array[String]): DataFrame ={
    var y:DataFrame = df
    for(colDF <- y.columns){
      if(roundColsList.contains(colDF)){
        y = y.withColumn(colDF,functions.round(y.col(colDF),2))
      }
    }

这按预期工作，通过使给定 DF 的多个列的值将十进制值四舍五入到 2 个位置。但是我正在遍历 DataFrame y，直到列 Array[Sting].length()。做上述任何更好的方法？

谢谢你们

标签： scalaapache-sparkhadoopapache-spark-sql

解决方案

您可以简单地select与 a 一起使用map，如下例所示：

import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._

val df = Seq(
  ("a", 1.22, 2.333, 3.4444),
  ("b", 4.55, 5.666, 6.7777)
).toDF("id", "v1", "v2", "v3")

val roundCols = df.columns.filter(_.startsWith("v"))  // Or filter with other conditions
val otherCols = df.columns diff roundCols

df.select(otherCols.map(col) ++ roundCols.map(c => round(col(c), 2).as(c)): _*).show
// +---+----+----+----+
// | id|  v1|  v2|  v3|
// +---+----+----+----+
// |  a|1.22|2.33|3.44|
// |  b|4.55|5.67|6.78|
// +---+----+----+----+

使其成为一种方法：

import org.apache.spark.sql.DataFrame

def doubleToRound(df: DataFrame, roundCols: Array[String]): DataFrame = {
  val otherCols = df.columns diff roundCols
  df.select(otherCols.map(col) ++ roundCols.map(c => round(col(c), 2).as(c)): _*)
}

或者，使用foldLeftandwithColumn如下：

def doubleToRound(df: DataFrame, roundCols: Array[String]): DataFrame =
  roundCols.foldLeft(df)((acc, c) => acc.withColumn(c, round(col(c), 2)))

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