PySpark中如何将嵌套数组列FilteredOutDecisions.Reasons转为Double类型

要将嵌套在FilteredOutDecisions数组结构体中的Reasons整数数组转换为Double类型数组，可以利用PySpark的transform函数结合withField方法实现嵌套字段的类型转换，具体步骤如下：

1. 导入PySpark函数库 #

from pyspark.sql import functions as F

2. 执行类型转换 #

通过嵌套的transform函数遍历数组并修改字段类型：

# 处理FilteredOutDecisions数组中的每个结构体元素
df = df.withColumn(
    "FilteredOutDecisions",
    F.transform(
        "FilteredOutDecisions",
        # 遍历每个结构体，更新Reasons字段的类型
        lambda struct_element: struct_element.withField(
            "Reasons",
            # 将Reasons数组中的每个integer元素转换为double
            F.transform(struct_element["Reasons"], lambda num: num.cast("double"))
        )
    )
)

3. 验证转换结果 #

执行转换后，可通过打印Schema确认类型是否更新：

df.printSchema()

转换后的Schema中，FilteredOutDecisions.element.Reasons的元素类型会从integer变为double：

root
 |-- SortedLenders: array (nullable = true)
 |    |-- element: struct (containsNull = true)
 |    |    |-- LenderID: string (nullable = true)
 |    |    |-- MaxProfit: string (nullable = true)
 |-- FilteredOutDecisions: array (nullable = true)
 |    |-- element: struct (containsNull = true)
 |    |    |-- ApprovedAmount: integer (nullable = true)
 |    |    |-- Reasons: array (nullable = true)
 |    |    |    |-- element: double (containsNull = true)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12253044